Modelos de Pronóstico

Medidas de Precisión de Pronóstico

Las medidas de presición del pronóstico se usan para determinar que tan eficaz es un pronóstico a través del cálculo de su presición con respecto a los valores reales, es decir, búscan obtener una medida de que tan lejos se encuantran los valores pronosticados de los obtenidos en la realidad. En las siguientes medidas del error, X_t es el valor de la serie de tiempo en el momento t y P_t es el pronóstico para ese mismo momento.

Error

Error Medio

Error Medio Absoluto

Suma de Cuadrados del Error

Suma de Cuadrados del Error Media o Error Cuadrático Medio

Desviación Estandar del Error

Notese que P_t no es la media de las estimaciones o valores pronosticados como se podria pensar. Esto significa que la desviación no se mide respecto de la media, sino que se promedian las desviaciones de las estimaciones respecto a los valores reales.

Error Porcentual

Error Porcentual Medio

Error Porcentual Medio Absoluto

Error Porcentual Medio Cuadrático

U de Theil

Cambio Relativo Pronosticado

Cambio Relativo Real

o en forma abreviada U se expresa de la siguiente manera

U de Theil

Si U > 1 el pronóstico es malo y es mejor utlizar el método de pronóstico del hoy con el ayer P_t+1 = X_t

Si U = 1 el pronóstico es tan bueno o tan malo como utilizar P_t+1 = X_t

Si U < 1 el pronostico es mejor que el obtenido al utilizar el método de pronóstico del hoy con el ayer P_t+1 = X_t

Esto significa que mientras menor sea la U el pronostico será mejor.

Porcentaje de Bateo de McLaughlin

Mientras más cercana este la M a 600 el pronóstico será mejor.

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