En estadística, la precisión
del pronóstico es el grado de cercanía entre la expresión de cantidad y el
valor real de esa cantidad. El valor real generalmente no puede medirse en el
momento en el que se realiza el pronóstico, porque la expresión se refiere al
futuro. Para la mayoría de las actividades comerciales, pronósticos más
precisos aumentan su eficacia para responder a la demanda al tiempo que
disminuyen los costes operativos totales.
El error se refiere a
la diferencia entre el valor de pronostico y lo que en realidad ocurrió.
Mientras el valor del pronóstico este dentro de los límites de confianza, no se
trata realmente de un error, pero es común referirse a la diferencia como si lo
fuera.
La demanda de un producto se genera por la interacción de varios factores, demasiado complejos para describirlos con precisión en un modelo. Por lo tanto, todos los pronósticos contienen un error.
Los errores pueden provenir de varias fuentes, una muy común, de la que no se percatan muchos pronosticadores, es la proyección de tendencias pasadas hacia el futuro. Ya que al utilizar esta línea de tendencia como dispositivo de pronóstico, proyectándola hacia el futuro, es probable que el intervalo de confianza no defina correctamente el error porque se basa en datos del pasado.
Un error puede ser
sistemático o aleatorio. Los sistemáticos son los que se cometen
consistentemente. Algunas de las causas son: excluir variables correctas,
utilizar relaciones equivocadas entre variables; emplear líneas de tendencia
incorrecta y no darse cuenta de que existe alguna tendencia secular.
Por otra parte, los errores
aleatorios son aquellos que no se pueden explicar con el modelo de pronóstico
que se usa.
Por lo tanto, el error del
pronóstico es la diferencia entre el valor real y el pronosticado del período
correspondiente.
Donde Et es
el error del pronóstico del período , Yt es
el valor real para ese período y Ft el
valor que se había pronosticado. Medidas de error:
Bibliografía
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