Mục lục:

Làm cách nào để bạn tính toán độ chính xác và độ chệch của dự báo?
Làm cách nào để bạn tính toán độ chính xác và độ chệch của dự báo?

Video: Làm cách nào để bạn tính toán độ chính xác và độ chệch của dự báo?

Video: Làm cách nào để bạn tính toán độ chính xác và độ chệch của dự báo?
Video: TIN VUI: Hàng triệu viên thuốc điều trị Covid-19 sắp được phân phối ra thị trường | VTC16 2024, Tháng mười một
Anonim

Cách tính toán độ chệch dự báo

  1. THIÊN KIẾN = Lịch sử Dự báo Đơn vị (Hai tháng đóng băng) trừ đi Đơn vị nhu cầu thực tế.
  2. Nếu dự báo lớn hơn nhu cầu thực tế so với Thiên kiến là tích cực (cho biết quá- dự báo ).
  3. Ở cấp độ tổng hợp, mỗi nhóm hoặc danh mục, +/- được thực hiện để tiết lộ tổng thể Thiên kiến .

Tương tự, làm thế nào để bạn tính toán độ chính xác của dự báo?

Có nhiều tiêu chuẩn và một số công ty công thức không quá tiêu chuẩn sử dụng đến quyết tâm NS dự báo độ chính xác và / hoặc lỗi . Một số chỉ số thường được sử dụng bao gồm: Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) = ABS (Thực tế - Dự báo ) Phần trăm tuyệt đối trung bình Lỗi (MAPE) = 100 * (ABS (Thực tế - Dự báo )/Thật sự)

Bên cạnh những điều trên, sự thiên vị ảnh hưởng đến dự báo kinh doanh như thế nào? Thiên kiến trong dự báo kinh doanh được định nghĩa là tính toán kinh tế sai lầm liên tục đối với các sự kiện trong tương lai. Các nhà sản xuất ước tính về nguồn cung trong tương lai và nhu cầu hoạt động để giúp quyết định lượng sản phẩm sẽ đưa ra thị trường. Việc phân bổ hiệu quả các nguồn lực phụ thuộc vào các dự đoán thị trường chính xác.

Thứ hai, độ chính xác của dự báo là gì?

Dự báo thiên vị là một xu hướng cho một dự báo luôn cao hơn hoặc thấp hơn giá trị thực tế. Dự báo thiên vị khác biệt với dự báo lỗi trong đó một dự báo có thể có bất kỳ mức độ nào của lỗi nhưng vẫn hoàn toàn không thiên vị.

Tỷ lệ phần trăm độ chính xác của dự báo tốt là bao nhiêu?

Thật là vô trách nhiệm nếu thiết lập một cách tùy tiện dự báo mục tiêu hiệu suất (chẳng hạn như MAPE <10% là Xuất sắc, MAPE <20% là Tốt ) mà không có bối cảnh về khả năng dự báo của dữ liệu của bạn. Nếu bạn là dự báo tệ hơn một người ngây thơ dự báo (Tôi sẽ gọi điều này là "xấu"), sau đó rõ ràng là của bạn dự báo quy trình cần cải tiến.

Đề xuất: