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Modelos de Pronóstico

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Medidas de Precisión de Pronóstico

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

Error

Error

Error Medio

Error Medio

Error Medio Absoluto

Error Medio Absoluto

Suma de Cuadrados del Error

Suma de Cuadrados del Error

Suma de Cuadrados del Error Media o Error Cuadrático Medio

Suma de Cuadrados del Error Media o Error Cuadrático Medio

Desviación Estándar del Error

Desviación Estándar del Error

Nótese que Pt no es la media de las estimaciones o valores pronosticados como se podría 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

Error Porcentual Medio

Error Porcentual Medio

Error Porcentual Medio Absoluto

Error Porcentual Medio Absoluto

Error Porcentual Medio Cuadrático

Error Porcentual Medio Cuadrático

U de Theil

U de Theil

Cambio Relativo Pronosticado

Cambio Relativo Pronosticado

Cambio Relativo Real

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 utilizar el método de pronóstico del hoy con el ayer Pt+1 = Xt

Si U = 1 el pronóstico es tan bueno o tan malo como utilizar Pt+1 = Xt

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

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

Porcentaje de Bateo de McLaughlin

Porcentaje de Bateo de McLaughlin

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

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