Hva er skjevhet for prognosenøyaktighet?
Hva er skjevhet for prognosenøyaktighet?

Video: Hva er skjevhet for prognosenøyaktighet?

Video: Hva er skjevhet for prognosenøyaktighet?
Video: How to Measure the Accuracy of a Forecast... 2024, November
Anonim

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.

På samme måte spør folk, hva er forskjellen mellom prognosenøyaktighet og skjevhet?

Til tross for navnet, prognoseskjevhet målinger nøyaktighet , som betyr at målnivået er 1 eller 100 % og tallet +/- som er avviket. MAD og MAPE måler imidlertid prognosefeil , som betyr at 0 eller 0 % er målet og større tall indikerer en større feil.

Deretter er spørsmålet, hvordan beregner du prognosenøyaktighet og skjevhet? Slik beregner du prognosebias

  1. BIAS = Historiske prognoseenheter (frosset to måneder) minus faktiske behovsenheter.
  2. Hvis prognosen er større enn faktisk etterspørsel, er skjevheten positiv (indikerer overprognose).
  3. På et aggregert nivå, per gruppe eller kategori, blir +/- nett ut og avslører den generelle skjevheten.

Hva er her en god prognoseskjevhet?

EN prognoseskjevhet oppstår når det er konsistente forskjeller mellom faktiske resultater og tidligere genererte prognoser av disse mengdene; det er: prognoser kan ha en generell tendens til å være for høy eller for lav. En normal egenskap til en god prognose er at det ikke er det forutinntatt.

Hva er god prognosenøyaktighet?

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: