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Description
Mind Map by Nicole Lazo, updated more than 1 year ago
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Created by Nicole Lazo
about 3 years ago
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Modulo # 5: Pronósticos
- ERROR EN LOS PRONÓSTICOS
- Ningún modelo de pronósticos es
preciso.
- El modelo de pronóstico con el menor margen de error será el
más adecuado para predecir la demanda
- Existen varios métodos
- 1. Desviación absoluta media (MAD, por sus siglas en inglés)
- 2. Error cuadrático medio (MSC, por sus siglas en inglés)
- 3. Error porcentual absoluto medio (MAPE, por sus siglas en inglés)
- 1. Desviación absoluta media (MAD, por sus siglas en inglés)
- Existen varios métodos
- El modelo de pronóstico con el menor margen de error será el
más adecuado para predecir la demanda
- Ningún modelo de pronósticos es
preciso.
- DESVIACIÓN ABSOLUTA MEDIA
- Es el error promedio en los pronósticos,
mediante el uso de valores absolutos.
- Mide la dispersión de un valor observado en
relación con un valor esperado.
- La MAD se calcula utilizando las diferencias
entre la demanda real y la demanda
pronosticada sin importar el signo.
- Mide la dispersión de un valor observado en
relación con un valor esperado.
- Es el error promedio en los pronósticos,
mediante el uso de valores absolutos.
- PROYECCIONES DE TENDENCIA
- Esta técnica ajusta una recta de tendencia a una serie de datos
puntuales históricos, y después proyecta dicha recta al futuro para
obtener pronósticos de mediano y largo plazos.
- Esta técnica ajusta una recta de tendencia a una serie de datos
puntuales históricos, y después proyecta dicha recta al futuro para
obtener pronósticos de mediano y largo plazos.
- VARIACIONES ESTACIONALES EN LOS DATOS
- En los datos son movimientos regulares ascendentes o
descendentes localizados en una serie de tiempo y que se
relacionan con acontecimientos recurrentes como el clima o
las vacaciones.
- La estacionalidad puede aplicarse en forma horaria, diaria,
semanal, mensual o en otros patrones recurrentes.
- El pronóstico de series de tiempo como el
efectuado en el modulo anterior implica la
revisión de la tendencia de los datos a lo largo de
una serie de tiempo.
- Las estaciones se expresan en términos de la
cantidad en que difieren los valores reales de los
valores promedio en la serie de tiempo.
- En lo que se denomina modelo estacional multiplicativo, los factores estacionales
se multiplican por una estimación de la demanda promedio para producir un
pronóstico estacional.
- El pronóstico de series de tiempo como el
efectuado en el modulo anterior implica la
revisión de la tendencia de los datos a lo largo de
una serie de tiempo.
- La estacionalidad puede aplicarse en forma horaria, diaria,
semanal, mensual o en otros patrones recurrentes.
- En los datos son movimientos regulares ascendentes o
descendentes localizados en una serie de tiempo y que se
relacionan con acontecimientos recurrentes como el clima o
las vacaciones.
- MÉTODOS ASOCIATIVOS DE PRONÓSTICOS
- Siempre consideran varias variables relacionadas
con la cantidad que se desea predecir.
- Se construye un modelo estadístico que se usa para
pronosticar el elemento de interés
- Se construye un modelo estadístico que se usa para
pronosticar el elemento de interés
- Siempre consideran varias variables relacionadas
con la cantidad que se desea predecir.
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