Inhoudsopgave:

Hoe bereken je prognosenauwkeurigheid en bias?
Hoe bereken je prognosenauwkeurigheid en bias?

Video: Hoe bereken je prognosenauwkeurigheid en bias?

Video: Hoe bereken je prognosenauwkeurigheid en bias?
Video: Wat is de Optimisme Bias en Hoe Pas Je Dit Toe? 2024, November
Anonim

Voorspellingsbias berekenen

  1. VOOROORDEEL = Historisch Voorspelling Eenheden (twee maanden bevroren) minus werkelijke vraageenheden.
  2. Als de voorspelling groter is dan de werkelijke vraag dan de vooroordeel is positief (geeft over- voorspelling ).
  3. Op geaggregeerd niveau, per groep of categorie, worden de +/- gesaldeerd om het totaal te onthullen vooroordeel .

Evenzo, hoe berekent u de nauwkeurigheid van de prognose?

Er zijn veel standaarden en sommige niet-zo-standaard formulesbedrijven gebruik maken van tot bepalen de nauwkeurigheid van de voorspelling en/of fout . Enkele veelgebruikte meetwaarden zijn: Mean Absolute Deviation (MAD) = ABS (Actual – Voorspelling ) Gemiddeld absoluut percentage Fout (MAPE) = 100 * (ABS (werkelijk – Voorspelling )/Eigenlijk)

Hoe beïnvloedt vooringenomenheid, naast het bovenstaande, bedrijfsprognoses? Vooroordeel in zakelijke prognoses wordt gedefinieerd als een aanhoudende economische misrekening van toekomstige gebeurtenissen. Fabrikanten maken schattingen over toekomstig aanbod en vraag naar activiteit om te helpen beslissen hoeveel product op de markt wordt gebracht. Een efficiënte toewijzing van middelen hangt af van nauwkeurige marktvoorspellingen.

Ten tweede, wat is bias in de nauwkeurigheid van de voorspelling?

voorspellingsbias is een neiging tot een voorspelling constant hoger of lager zijn dan de werkelijke waarde. voorspellingsbias verschilt van voorspellingsfout in dat een voorspelling kan elk niveau van hebben fout maar blijf volledig onbevooroordeeld.

Wat is een goed voorspellingsnauwkeurigheidspercentage?

Het is onverantwoord om willekeurig te stellen voorspelling prestatiedoelen (zoals MAPE < 10% is Excellent, MAPE < 20% is Mooi zo ) zonder de context van de voorspelbaarheid van uw gegevens. Als je bent voorspelling erger dan een na ï ve voorspelling (Ik zou dit "slecht" noemen), dan is duidelijk jouw voorspelling proces behoeft verbetering.

Aanbevolen: