La Mejor Manera De Resolver El Mapa Absoluto De Errores Promedio Ponderados En Porcentaje

Feb 10, 2022 Spanish

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Aquí hay algunos métodos fáciles de usar que pueden ayudar a resolver el problema del mapa de error de porcentaje absoluto medio ponderado.WMAPE (a veces deletreado wMAPE) es una abreviatura que pertenece al porcentaje de error absoluto promedio ponderado. En realidad, es una medida de nuestra precisión de una predicción, incluido, sin duda, el método de predicción. Se diferencia del MAPE, donde los errores se pueden encontrar medidos por valores reales (por ejemplo, los pronósticos de ventas de mercancías ponderan los ingresos por el volumen de productos vendidos).

Estadísticas,

Una y otra vez, disfrutamos de la precisión de la predicción, lo que significa qué tan cerca está un número del tipo de valor real de ese conteo en particular. El valor real, aunque conocido, es a veces valor real. Denota la escuela de cercanía y el proceso de verificación probablemente utilizado por los empresarios para mantener registros de sus ventas, así como los intercambios para mantener la demanda, en consecuencia, realizar un inventario cada año. Quizás haya varios métodos para calcular la precisión anticipada.

¿Qué mediría MAPE? ?

El error porcentual absoluto medio (MAPE) es uno de los KPI más utilizados para programar la precisión de los pronósticos. MAPE es literalmente la suma de cada error completo desglosado por la demanda del mercado (cada intervalo por separado). Este es un error típico de cantidad relativa.

Por lo tanto, uno de los métodos predominantes para calcular la precisión del pronóstico probablemente sea MAPE, que significa el error total promedio en porcentaje. Por lo general, este sería un método de concepto eficiente y más conveniente que haría más fácil descifrar la precisión solo por ver el nuevo valor MAPE. Aquí nos enfrentamos con el importante problema de los errores infinitos, cuando algún valor real de una entidad útil puede ser igual a totalmente gratis. p>

WMAPE o MAPE ponderado, abreviatura cuando se considera el error porcentual promedio absoluto ponderado, es literalmente ahora también un método para proyectar la precisión. Esto elimina cualquier problema de confusión infinita (dividir por cero), ya que la suma acumulada del valor puro en el denominador no puede ser cero. Calcula un error sustancial en función del peso, pero en caso de un error MAPE, este puede calcularse en función de las ganancias. Por lo tanto, WMAPE es más útil y, como consecuencia, proporciona una precisión más eficiente que MAPE.

En este artículo, comenzaremos inmediatamente a calcular WMAPE en Excel utilizando algún ejemplo adecuado.

Cuenta generada por WMAPE

¿Cómo se calcula el MAPE ponderado?

Recuerde cuáles son los errores más ponderados que se calculan básicamente de la siguiente manera: |actual-forecast| / |actual| * cien en realidad. Usaremos este acuerdo para calcular el error ponderado anticipado para cada fila.

SUMA: para identificar la suma monetaria de valores

mapa de error de porción absoluta media ponderada

Multiplicador ABS: para estimar el valor exacto.

2. Calcular la parte del barco más típicamente asociada con la fórmula como una suma, y ​​también llamada error ponderado.

Recomendado:

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  • Paso 1: Descargue e instale Reimage
  • Paso 2: Inicie el programa y seleccione el dispositivo que desea escanear
  • Paso 3: haga clic en el botón Escanear para iniciar el proceso de escaneo

  • =ABS(Cell_No_Act-Cell_No_Fore)OABS: se utiliza para comprobar el valor absolutoCell_No_Act: total de células solares para las que está disponible este valor realCell_No_Fore: número de celdas donde normalmente existe el valor de pronóstico

    La fórmula anterior calcula el error humano medido al ingresar por primera vez todo el conjunto de datos. Su empresa ahora puede incluir opciones de autocompletar en el botón de regreso para obtener un error intencional para algún tipo de entrada restante.

    3. Ahora juegue con esta función SUM en particular para encontrar la suma total de los dos errores ponderados para obtener los valores reales, e intente repartir esos tipos para obtener WMAPE.

    Los registros generados por error ponderado son de la celda de rango: D3 a D12

    Los elementos de costo reales se encuentran a menudo en la celda de rango: B3 a B12

    El error absoluto de proporción media (MAPE) es una consideración de la precisión de un sistema de proyección. Mide la precisión de la próxima comisión, a, y en muchos escenarios se puede calcular como el porcentaje de error clave de medios para una época menos los valores reales divididos a través del proceso de los valores finales.

    Fórmula de error absoluto porcentual promedio

  • n — número para el conjunto de puntadas,
  • At – en realidad algo de valor,
  • Ft podría ser un valor predicho.
  • Σ es la suma particular de los puntos (el valor determinado se suma porque coincide con el tiempo previsto).
  • Absolute Porcentage Error Advantage (MAPE) es la métrica más utilizada para la predicción de errores y/o funciona mejor cuando los extremos (y los ceros) generalmente se ignoran.

    Enlaces

    ¿Cómo alguien calcula error de cantidad absoluta media ponderada?

    Encuentre todos los valores para |Fact – Plan |Para cada valor, divida por ese valor real.Multiplique por 10 y divida por el precio real.Calcule la cantidad total de filosofía y la suma detrás de los pesos.

    Beyer, WH CRC Standard Mathematical 31st room table, ed. Boca, Florida: Mapache, CRC Press, pág. 536, a 571, 2002
    Agresti A. (1990) Análisis de datos categóricos. John Wiley & New Sons, York.
    Esquivar, Y. (2008). Estamos compilando nuestra enciclopedia estadística operativa. Springer.
    Everitt, B.Sc.; Skrondal, A. (2010), Diccionario de Estadística de Cambridge, University Cambridge Press.

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    1. Guía de carrera
    2. Lo que probablemente será el porcentaje absoluto promedio ponderado además del error, cómo se calculan

    Empresas, excepcionales de datos, profesionales de finanzas y firmas de contabilidad practican modelos predictivos para predecir cómo cambiarán las dificultades con el tiempo. Para garantizar la precisión de sus maquetas, la mayoría de estos profesionales miden qué tan bien el elemento en su conjunto coincide con la gran cantidad de datos. Actualmente, pueden usar el error porcentual promedio absoluto ponderado de WMAPE sobre esto. Saber cómo se elabora WMAPE puede ayudarlo a hacer predicciones más confiables de datos futuros y tendencias de deuda. En este artículo, veremos qué es WMAPE, veremos qué tan protegido es su uso y combinaremos consejos para calcular WMAPE para un documento de muestra importante.

    ¿Cuál es el error absoluto medio ponderado de la razón?

    El error de porcentaje absoluto promedio ponderado, conocido como WMAPE, es una herramienta única que se utiliza para medir la precisión de los pronósticos financieros y precisos globales frente a resultados reales o adecuados específicos para una nueva muestra. Por ejemplo, si planea anunciar cinco autos y vender un par de autos ese día, su WMAPE tendrá que ser 0% porque solo hay errores en el pronóstico resultante. Si tiene alrededor de tres autos a la venta, su WMAPE probablemente terminará en un 66,6 % porque el resultado pronosticado fue uno de ellos y el resultado real fue particular. Varias partes de WMAPE:

  • mapa de error de porcentaje absoluto de mediana ponderada

    Ponderado. Es probable que estos activos sean generalmente un componente con el que posiblemente se pueda comparar el beneficio de este cálculo.

    ¿Qué es ciertamente MAPE y cómo se calcula el juego?

    El porcentaje requerido de error absoluto medio (MAPE) es una medida muy sensible de la precisión de un buen sistema informático sólido. Mide esta impecabilidad como un porcentaje y, sin embargo, se puede calcular como el cuidado absoluto promedio de cada centavo de error en cualquier período, sin mencionar los valores reales divididos por las ideas reales.

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