Modelos de errores

Modelos de errores

1. Desviación Absoluta Media (DAM): Cuando se tiene pronósticos de series iniciales este método resulta bastante útil para hallar los errores. Y se calcula sumando los valores absolutos de los errores individuales del pronóstico y dividiendo entre el número de periodos de datos (n). Cuya ecuación es la siguiente:

2. Error Medio Cuadrado (EMC): Esta método se usa para penalizar a los errores de los pronósticos elevándolos al cuadrado. Esto es muy importante puesto que con esto podemos observar cuál de las técnicas de pronostico tiene los errores más grandes y mediante esto podemos escoger a los que tengan el error más pequeños porque es preferible escoger técnicas que te arrojen errores pequeños a algunos que te arrojen errores extremadamente grandes. Y se calcula elevando cada error o residual al cuadrado; luego, estos valores se suman y se divide entre el número de observaciones cuya ecuación es la siguiente:

3. El Porcentaje de Error Medio Absoluto (PEMA): Este método resulta útil cuando el tamaño o magnitud de la variable de pronóstico es importante en la evaluación de la precisión del pronóstico.

Se calcula encontrando el error absoluto en cada periodo, dividiendo éste entre el valor real observado para este periodo y después promediando estos errores absolutos de porcentaje

4. El porcentaje medio de Error (PME): Si el enfoque de pronóstico no muestra un sesgo, la ecuación del PME producirá un porcentaje cercano a cero. Si este es un porcentaje negativo grande, el método estará sobreestimado y si es positivo, el método estará subestimado.

Se calcula encontrando el error en cada periodo, dividiendo esto entre el valor real de ese periodo y promediando después estos porcentajes de error. Mide si el enfoque de pronóstico esta sesgado o no

Ejemplo

En este ejemplo observamos el uso de los 4 primeros métodos para calcular errores de pronóstico.

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

Pronóstico Error Error Absoluto Erros porcentual absoluto Error cuadrático medio

Pasajeros

i Xi Fi Xi-Fi |Xi-Fi| |(Xi-Fi)/Xi|*100 (Xi-Fi) 2

Enero 1 6,341 - - - -

Febrero 2 5,693 6,341 -648 648 11,4% 419,904

Marzo 3 6,508 5,693 815 815 12,5% 664,225

Abril 4 6,171 6,508 -337 337 5,5% 113,569

Mayo 5 6,562 6,171 391 391 6,0% 152,881

Junio 6 6,168 6,562 -394 394 6,4% 155,236

Julio 7 6,176 6,168 8 8 0,1% 64

Agosto 8 5,755 6,176 -421 421 7,3% 177,241

Septiembre 9 6,207 5,755 452 452 7,3% 204,304

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