Co je zkreslení přesnosti prognózy?

2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-16 00:14

Předpojatost předpovědi je tendence k a předpověď být trvale vyšší nebo nižší než skutečná hodnota. Předpojatost předpovědi se liší od chyba předpovědi v tom a předpověď může mít jakoukoli úroveň chyba ale přesto být zcela nezaujatý.

Podobně se lidé ptají, jaký je rozdíl mezi přesností prognózy a zkreslením?

Navzdory svému názvu, zkreslení předpovědi opatření přesnost , což znamená, že cílová úroveň je 1 nebo 100 % a číslo +/-, které je odchylkou. MAD a MAPE však měří chyba předpovědi , což znamená, že cíl je 0 nebo 0 % a větší čísla znamenají větší chyba.

Následně je otázkou, jak vypočítáte přesnost a vychýlení prognózy? Jak vypočítat zkreslení předpovědi

1. BIAS = Jednotky historické prognózy (dva měsíce zmrazené) mínus jednotky skutečné poptávky.
2. Pokud je prognóza větší než skutečná poptávka, je vychýlení kladné (označuje nadprognózu).
3. Na agregované úrovni, za skupinu nebo kategorii, se +/- vyčtou, což odhaluje celkovou zaujatost.

Co je zde dobré zkreslení prognózy?

A zkreslení předpovědi dochází, když existují konzistentní rozdíly mezi skutečnými výsledky a dříve vytvořenými předpovědi těchto množství; to je: předpovědi může mít obecnou tendenci být příliš vysoký nebo příliš nízký. Normální vlastnost a dobrá předpověď je, že není zaujatý.

Co je dobrá přesnost předpovědi?

Je nezodpovědné nastavit libovolné předpovídání výkonnostní cíle (jako je MAPE < 10 %. Vynikající , MAPE < 20 % je Dobrý ) bez kontextu předvídatelnosti vašich dat. Pokud jste předpovídání horší než na ï ve předpověď (Nazval bych to „špatným“), pak jasně vaším předpovídání proces potřebuje zlepšení.