Innholdsfortegnelse:

Hvordan beregner du prognosenøyaktighet og skjevhet?
Hvordan beregner du prognosenøyaktighet og skjevhet?

Video: Hvordan beregner du prognosenøyaktighet og skjevhet?

Video: Hvordan beregner du prognosenøyaktighet og skjevhet?
Video: How to Measure the Accuracy of a Forecast... 2024, Kan
Anonim

Slik beregner du prognosebias

  1. PARTISKHET = Historisk Prognose Enheter (to måneder frosset) minus faktiske etterspørselenheter.
  2. Hvis prognose er større enn den faktiske etterspørselen enn partiskhet er positiv (indikerer over- prognose ).
  3. På et aggregert nivå, per gruppe eller kategori, blir +/- nettoført ut og avslører totalen partiskhet .

På samme måte, hvordan beregner du prognosens nøyaktighet?

Det er mange standarder og noen ikke-så-standard formelselskaper bruk til fastslå de prognose nøyaktighet og/eller feil . Noen vanlige beregninger inkluderer: Middel absolutt avvik (MAD) = ABS (faktisk - Prognose ) Gjennomsnittlig absolutt prosent Feil (MAPE) = 100 * (ABS (faktisk - Prognose )/Faktiske)

Hvordan påvirker skjevhet ved siden av ovennevnte prognoser for virksomheten? Partiskhet i forretningsprognoser er definert som vedvarende økonomisk feilberegning av fremtidige hendelser. Produsenter gjør anslag på fremtidig forsyning og kreve aktivitet for å avgjøre hvor mye produkt som skal settes på markedet. Effektiv allokering av ressurser avhenger av nøyaktige markedsprognoser.

For det andre, hva er skjevhet i prognosenøyaktighet?

Prognoseskjevhet er en tendens til en prognose å være konsekvent høyere eller lavere enn den faktiske verdien. Prognoseskjevhet er forskjellig fra prognosefeil i det a prognose kan ha et hvilket som helst nivå på feil men vær likevel helt upartisk.

Hva er en god prognosenøyaktighetsprosent?

Det er uansvarlig å sette vilkårlig prognoser ytelsesmål (som MAPE < 10 % er utmerket, MAPE < 20 % er God ) uten konteksten for forutsigbarheten til dataene dine. Hvis du er prognoser verre enn noen gang prognose (Jeg vil kalle dette "dårlig"), så klart din prognoser prosessen trenger forbedring.

Anbefalt: