Isi kandungan:

Bagaimana anda mengira ketepatan dan bias ramalan?
Bagaimana anda mengira ketepatan dan bias ramalan?

Video: Bagaimana anda mengira ketepatan dan bias ramalan?

Video: Bagaimana anda mengira ketepatan dan bias ramalan?
Video: PILIH 1 KARTU DALAM HATI !! INI CIRI CIRI JODOH ANDA DI KEMUDIAN HARI !! 2024, November
Anonim

Cara Mengira Bias Ramalan

  1. BIAS = Bersejarah Ramalan Unit (Dua bulan dibekukan) tolak Unit Permintaan Sebenar.
  2. Sekiranya ramalan lebih besar daripada permintaan sebenar daripada berat sebelah adalah positif (menunjukkan lebih- ramalan ).
  3. Pada tahap agregat, setiap kumpulan atau kategori, +/- dihapus mengungkapkan keseluruhan berat sebelah .

Begitu juga, bagaimana anda mengira ketepatan ramalan?

Terdapat banyak piawaian dan beberapa syarikat formula yang tidak begitu standard menggunakan ke menentukan yang ketepatan ramalan dan / atau ralat . Beberapa metrik yang biasa digunakan termasuk: Mean Absolute Deviation (MAD) = ABS (Sebenar - Ramalan Peratusan Mutlak Bererti ralat (PETA) = 100 * (ABS (Sebenar - Ramalan ) / Sebenar)

Selain di atas, bagaimana bias mempengaruhi ramalan perniagaan? berat sebelah dalam ramalan perniagaan ditakrifkan sebagai salah perhitungan ekonomi berterusan terhadap peristiwa masa depan. Pengilang membuat anggaran mengenai bekalan masa depan dan permintaan aktiviti untuk membantu menentukan jumlah produk yang akan diletakkan di pasaran. Peruntukan sumber yang cekap bergantung pada ramalan pasaran yang tepat.

Kedua, apakah bias dalam ketepatan ramalan?

Bincang ramalan adalah kecenderungan untuk a ramalan secara konsisten lebih tinggi atau lebih rendah daripada nilai sebenar. Bincang ramalan adalah berbeza daripada ralat ramalan dalam a ramalan boleh mempunyai mana-mana peringkat ralat tetapi tetap tidak berat sebelah.

Apakah peratusan ketepatan ramalan yang baik?

Adalah tidak bertanggungjawab untuk menetapkan sewenang-wenangnya peramalan sasaran prestasi (seperti MAPE <10% adalah Cemerlang, MAPE <20% adalah Baik ) tanpa konteks jangkaan data anda. Jika anda adalah peramalan lebih teruk daripada na ï ve ramalan (Saya akan menyebutnya "buruk"), kemudian jelas anda peramalan proses memerlukan penambahbaikan.

Disyorkan: