Video: Was ist Prognosegenauigkeitsverzerrung?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 00:12
Prognosefehler ist eine Tendenz für a Vorhersage konstant über oder unter dem tatsächlichen Wert liegen. Prognosefehler unterscheidet sich von Prognosefehler darin a Vorhersage kann jede Stufe haben Error aber trotzdem völlig unvoreingenommen sein.
Ebenso fragen die Leute, was ist der Unterschied zwischen Prognosegenauigkeit und Verzerrung?
Trotz seines Namens Prognoseverzerrung Maße Richtigkeit , was bedeutet, dass das Zielniveau 1 oder 100 % beträgt und die Zahl +/- die Abweichung ist. MAD und MAPE hingegen messen Prognosefehler , was bedeutet, dass 0 oder 0 % das Ziel ist und größere Zahlen ein größeres anzeigen Error.
Anschließend stellt sich die Frage, wie man Prognosegenauigkeit und Verzerrung berechnet. So berechnen Sie die Prognoseabweichung
- BIAS = Historische Forecast Units (zwei Monate eingefroren) minus Actual Demand Units.
- Wenn die Prognose größer als die tatsächliche Nachfrage ist, ist der Bias positiv (zeigt eine Überprognose an).
- Auf aggregierter Ebene, pro Gruppe oder Kategorie, werden die +/- saldiert, wodurch die Gesamtverzerrung sichtbar wird.
Was ist hier eine gute Prognoseverzerrung?
EIN Prognoseverzerrung tritt auf, wenn es konsistente Unterschiede zwischen den tatsächlichen Ergebnissen und den zuvor generierten gibt Prognosen dieser Mengen; das ist: Prognosen kann eine allgemeine Tendenz haben, zu hoch oder zu niedrig zu sein. Eine normale Eigenschaft von a gute prognose ist es nicht voreingenommen.
Was ist eine gute Vorhersagegenauigkeit?
Es ist unverantwortlich, willkürlich Prognose Leistungsziele (wie MAPE < 10 % ist Exzellent , MAPE < 20% ist Gut ) ohne den Kontext der Vorhersehbarkeit Ihrer Daten. Wenn du bist Prognose schlimmer als ein nave Vorhersage (ich würde das als „schlecht“bezeichnen), dann eindeutig dein Prognose Prozess muss verbessert werden.
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