INHOUDSOPGAWE:

Hoe bereken u die akkuraatheid en vooroordeel van die voorspelling?
Hoe bereken u die akkuraatheid en vooroordeel van die voorspelling?

Video: Hoe bereken u die akkuraatheid en vooroordeel van die voorspelling?

Video: Hoe bereken u die akkuraatheid en vooroordeel van die voorspelling?
Video: Vermogen van een apparaat berekenen 2024, November
Anonim

Hoe om voorspelling vooroordeel te bereken

  1. VOORDEDIGING = Histories Vooruitskatting Eenhede (twee maande gevries) minus werklike vraag-eenhede.
  2. As die vooruitskatting is groter as die werklike vraag as die vooroordeel is positief (dui op oor- vooruitskatting ).
  3. Op 'n totale vlak, per groep of kategorie, word die +/- opgetel om die geheel te openbaar vooroordeel .

Net so, hoe bereken jy voorspelling akkuraatheid?

Daar is baie standaarde en sommige nie-so-standaard, formules maatskappye gebruik aan bepaal die akkurate voorspelling en/of fout . Sommige statistieke wat algemeen gebruik word, sluit in: Gemiddelde absolute afwyking (MAD) = ABS (eintlik - Vooruitskatting ) Gemiddelde absolute persentasie Fout (KAART) = 100 * (ABS (Werklik - Vooruitskatting )/Werklik)

Behalwe hierbo, hoe beïnvloed vooroordeel die voorspelling van sake? Vooroordeel in sake voorspellings word gedefinieer as aanhoudende ekonomiese misrekening van toekomstige gebeure. Vervaardigers maak ramings oor toekomstige aanbod en vraag aktiwiteit om te help besluit hoeveel produk om op die mark te plaas. Doeltreffende toewysing van hulpbronne hang af van akkurate markvoorspellings.

Tweedens, wat is die vooroordeel in die akkuraatheid van die voorspelling?

Voorspelling vooroordeel is 'n neiging vir 'n vooruitskatting om konsekwent hoër of laer as die werklike waarde te wees. Voorspelling vooroordeel is onderskei van voorspellingsfout daarin a vooruitskatting enige vlak van kan hê fout maar steeds heeltemal onbevooroordeeld wees.

Wat is 'n goeie persentasie akkurate voorspelling?

Dit is onverantwoordelik om arbitrêr te stel vooruitskatting prestasieteikens (soos MAPE < 10% is Uitstekend, MAPE < 20% is Goed ) sonder die konteks van die voorspelbaarheid van u data. As jy vooruitskatting erger as na ï ve vooruitskatting (Ek sou dit 'sleg' noem), dan duidelik jou vooruitskatting proses moet verbeter word.

Aanbeveel: