Ce este prejudecata de precizie a prognozei?
Ce este prejudecata de precizie a prognozei?

Video: Ce este prejudecata de precizie a prognozei?

Video: Ce este prejudecata de precizie a prognozei?
Video: Stereotipuri, prejudecăți și discriminare 2024, Mai
Anonim

Tendința de prognoză este o tendință pentru un prognoza să fie constant mai mare sau mai mică decât valoarea reală. Tendința de prognoză este distinct de eroare de prognoză în care a prognoza poate avea orice nivel de eroare dar totuși să fii complet imparțial.

De asemenea, oamenii se întreabă, care este diferența dintre acuratețea prognozei și părtinire?

În ciuda numelui său, părtinire de prognoză măsuri precizie , ceea ce înseamnă că nivelul țintă este 1 sau 100% și numărul +/- care este abaterea. MAD și MAPE, însă, măsoară eroare de prognoză , ceea ce înseamnă că 0 sau 0% este ținta, iar numerele mai mari indică o valoare mai mare eroare.

Ulterior, întrebarea este cum se calculează acuratețea și părtinirea prognozei? Cum se calculează tendința de prognoză

  1. BIAS = Unități de prognoză istorice (înghețate pe două luni) minus unități de cerere reale.
  2. Dacă prognoza este mai mare decât cererea reală, atunci prejudecata este pozitivă (indică supra-prognoză).
  3. La nivel agregat, pe grup sau categorie, +/- sunt compensate, dezvăluind părtinirea generală.

Aici, ce este o părtinire bună de prognoză?

A părtinire de prognoză apare atunci când există diferențe consistente între rezultatele reale și cele generate anterior prognozele din acele cantități; acesta este: prognozele poate avea o tendință generală de a fi prea mare sau prea scăzută. O proprietate normală a a buna prognoza este că nu este părtinitoare.

Care este precizia bună a prognozei?

Este iresponsabil să setezi arbitrar prognoză ținte de performanță (cum ar fi MAPE < 10% este Excelent , MAPE < 20% este Bun ) fără contextul previzibilității datelor dvs. Daca esti prognoză mai rău decât un na ï ve prognoza (Aș numi asta „rău”), apoi clar al tău prognoză procesul necesită îmbunătățiri.

Recomandat: