Բովանդակություն:

Ինչպե՞ս եք հաշվարկում կանխատեսման ճշգրտությունն ու կողմնակալությունը:
Ինչպե՞ս եք հաշվարկում կանխատեսման ճշգրտությունն ու կողմնակալությունը:

Video: Ինչպե՞ս եք հաշվարկում կանխատեսման ճշգրտությունն ու կողմնակալությունը:

Video: Ինչպե՞ս եք հաշվարկում կանխատեսման ճշգրտությունն ու կողմնակալությունը:
Video: Alternative Media vs. Mainstream: History, Jobs, Advertising - Radio-TV-Film, University of Texas 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Ինչպես հաշվարկել կանխատեսման կողմնակալությունը

  1. BIAS = Պատմական Կանխատեսում Միավորներ (երկու ամիս սառեցված) հանած փաստացի պահանջարկի միավորներ:
  2. Եթե կանխատեսում իրական պահանջարկից ավելի մեծ է, քան պահանջարկը կողմնակալություն դրական է (նշում է ավելի կանխատեսում ).
  3. Ընդհանուր մակարդակով ՝ ըստ խմբի կամ կատեգորիայի, +/- ը զրոյականացվում է ՝ բացահայտելով ընդհանուրը կողմնակալություն .

Նմանապես, ինչպե՞ս եք հաշվարկում կանխատեսման ճշգրտությունը:

Կան բազմաթիվ ստանդարտներ և որոշ ոչ այնքան ստանդարտ, բանաձևեր ունեցող ընկերություններ օգտագործել դեպի որոշել որ կանխատեսման ճշգրտություն և/կամ սխալ . Սովորաբար օգտագործվող որոշ չափանիշներ ներառում են. Միջին բացարձակ շեղում (MAD) = ABS (Փաստացի - Կանխատեսում ) Միջին բացարձակ տոկոսը Սխալ (MAPE) = 100 * (ABS (Փաստացի - Կանխատեսում )/Փաստացի)

Բացի վերը նշվածից, ինչպե՞ս է կողմնակալությունն ազդում բիզնեսի կանխատեսման վրա: Կողմնակալություն մեջ բիզնեսի կանխատեսումներ սահմանվում է որպես ապագա իրադարձությունների մշտական տնտեսական սխալ հաշվարկ: Արտադրողները գնահատում են ապագա մատակարարման և պահանջել գործունեություն, որն օգնում է որոշել, թե որքան ապրանք պետք է վաճառվի շուկայում: Ռեսուրսների արդյունավետ բաշխումը կախված է շուկայի ճշգրիտ կանխատեսումներից:

Երկրորդ, ո՞րն է կանխատեսման ճշգրտության կողմնակալությունը:

Կանխատեսման կողմնակալություն միտում է ա կանխատեսում լինել հետևողականորեն ավելի բարձր կամ ցածր, քան իրական արժեքը: Կանխատեսման կողմնակալություն տարբերվում է կանխատեսման սխալ այդ ա կանխատեսում կարող է ունենալ ցանկացած մակարդակ սխալ բայց դեռ լիովին անաչառ լինել:

Ո՞րն է կանխատեսման ճշգրտության լավ տոկոսը:

Անպատասխանատու է կամայականություն դնելը կանխատեսում կատարողականի թիրախները (օրինակ՝ MAPE < 10% գերազանց է, MAPE < 20% է Լավ ) առանց ձեր տվյալների կանխատեսելիության համատեքստի: Եթե դու ես կանխատեսում ավելի վատ, քան նա ï ve կանխատեսում (Ես դա կանվանեի «վատ»), ապա ակնհայտորեն ձերն է կանխատեսում գործընթացը բարելավման կարիք ունի:

Խորհուրդ ենք տալիս: