Medicion Del Error

Medicion del error de pronostico

La exactitud general de cualquier modelo de pronostico- promedio moviles, suavizamiento exponencial u otro- puede determinarse al comparar los valores pronosticados con los valores reales u observados. Si Ft detona el pronostico en el periodo t, y A, denota la demanda real del periodo t, el error de pronostico (o desviación) se define como:

Error de pronostico = Demanda real- Valor pronosticado

= At – Ft

En la practica se usan varias medidas para calcular el error global de pronostico. Estas medidas pueden usarse para comparar distintos modelos de pronostico, asi como para vigilar los pronosticos y asegurar su buen desempeño. Las tres medidas mas populares son la MAD (mean absolute deviation; desviación absoluta media), el MSE (mean squared error; error cuadratico medio), y el MAPE (mean absolute percent error; error porcentual absoluto medio).A continuación se describen estas medidas y se da un ejemplo de cada una.

Desviación absoluta media. La primera medicion del error global de pronostico para un modelo de la desviación absoluta media (MAD). Su valor se calcula sumando los valores absolutos de lo errores individuales del pronostico y dividiendo el resultado entre el numero de periodos con datos(n);

MADA= ∑│Real – Pronostico

n

.-Error cuadratico medio. Error cuadratico (MSE) es una segunda forma de medir el error global del pronostico.El MSE es el promedio de los cuadrados de la diferencias encontradas entre los valores de pronostico y los observados. En su formula es:

MSE= ∑ (Errores de pronostico)²

N

Una desventaja de emplear el MSE es que tiende a acentuar las desviaciones importantes debido al termino al cuadrado. Por ejemplo, si el error de pronostico para el periodo 1 es dos veces mas grande que el error para el periodo 2 por lo tanto, el uso del MSE como medicion del error de pronostico usualmente indica que se prefiere tener varias desviaciones pequeñas en lugar de una sola desviación grande.}

Error porcentual absoluta medio. Un problema tanto con la MAD como con el MSE es que sus valores dependen de la magnitud del elemento que se pronostica. Si el elemento pronosticado se mide en millares, los valores de la MAD y MSE puede ser muy grandes. Para evitar este problema, podemos usar el error porcentual absoluto medio(MAPE). Este se calcula como el promedio de las diferencias absolutas encontradas entre los valores pronosticados y los reales, y se expresa como un porcentaje de los valores reales. Es decir, si hemos pronosticado n periodos y los valores reales corresponden a esa misma cantidad de periodos , el MAPE se calcula como:

n

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