Meilleur Moyen De Résoudre La Carte Absolue Des Erreurs Moyennes Pondérées En Pourcentage

Feb 9, 2022 French

Votre ordinateur est-il devenu lent ? Reimage est le seul logiciel capable de résoudre un large éventail de problèmes liés à Windows.

Voici quelques méthodes faciles à utiliser qui peuvent aider à résoudre le problème typique de carte d’erreur de pourcentage absolu pondéré.WMAPE (parfois orthographié wMAPE) est court en ce qui concerne le pourcentage d’erreur absolue moyenne pondérée. Il s’agit en fait d’une mesure de l’exactitude d’une prédiction d’une personne, y compris la méthode de prédiction particulière. Il diffère de MAPE, où des erreurs peuvent être trouvées mesurées par des valeurs réelles (par exemple, les prévisions monétaires pondèrent les revenus par volume d’articles).

Statistiques,

Encore et encore, nous opérons la précision de la prédiction, ce qui signifie à quel point un nombre est proche du type de valeur so de ce score particulier. La valeur réelle, bien que connue, est peut-être la valeur réelle. Cela dénote la sévérité du processus de proximité et de vérification que les hommes d’affaires ont tendance à utiliser pour enregistrer leurs ventes ainsi que les échanges pour maintenir la demande, ce qui signifie faire l’inventaire chaque année. Il existe déjà plusieurs méthodes pour calculer la précision des perspectives.

Ce que MAPE mesure vraiment ?

L’erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) est l’un de nos KPI les plus couramment utilisés pour incrémenter la précision des prévisions. MAPE est littéralement le type de somme de chaque erreur complète classée par la demande du marché (chaque tranche de temps séparément). Il s’agit d’une erreur d’allocation typique.

Ainsi, l’une des méthodes les plus populaires pour calculer la précision des prévisions est certainement MAPE, ce qui signifie l’erreur réelle moyenne en pourcentage. Cela semblerait une méthode de réalité efficace et plus pratique qui rendrait plus indolore le déchiffrement de la précision que vous venez de faire en voyant la nouvelle valeur MAPE. Ici, nous sommes confrontés au problème exact des écarts infinis, lorsqu’une valeur réelle d’une entité peut être égale à zéro. p>

WMAPE ou Weighted MAPE, abréviation de Weighted Absolute Absolute Average Percentage Error, sera désormais également une méthode de projection de la précision. Cela élimine tout problème lié à une confusion infinie (division par zéro), car la somme courante de la valeur sensible du dénominateur ne peut pas être nulle. Il calcule une autre erreur en fonction du poids, mais dans le cas d’une erreur MAPE, le logiciel est calculé en fonction des gains. Donc WMAPE est plus utile et fournit une précision plus efficace que MAPE.

Dans cet article, nous allons immédiatement réfléchir au calcul de WMAPE dans Excel en utilisant un exemple approprié.

Compte généré par WMAPE

Comment prendre soin de calculer MAPE pondéré ?

Rappelez-vous quelles erreurs généralement les plus pondérées sont calculées comme suit : |actual-forecast| / |actuel| * Un particulier en fait. Nous utiliserons cette conclusion pour calculer l’erreur pondérée écrite pour chaque ligne.

SUM : pour calculer la somme monétaire des valeurs

Carte d'erreur de quantité relative absolue moyenne pondérée

Multiplicateur ABS : pour estimer la valeur réelle.

2. Calculez la partie bateau semblable à la formule comme une sommation, même appelée erreur pondérée.

Recommandé :

Avez-vous un ordinateur qui fonctionne lentement ? Si tel est le cas, il est peut-être temps d'envisager un logiciel de réparation Windows. Reimage est facile à utiliser et corrigera les erreurs courantes sur votre PC en un rien de temps. Ce logiciel peut même récupérer des fichiers à partir de disques durs corrompus ou de clés USB endommagées. Il a également la capacité d'éliminer les virus d'un simple clic !

  • Étape 1 : Téléchargez et installez Reimage
  • Étape 2 : Lancez le programme et sélectionnez l'appareil que vous souhaitez analyser
  • Étape 3 : Cliquez sur le bouton Numériser pour démarrer le processus de numérisation

  • =ABS(Cell_No_Act-Cell_No_Fore)OuABS : utilisé pour vérifier la valeur absolueCell_No_Act : quelques cellules solaires pour lesquelles une nouvelle bonne valeur réelle est disponibleCell_No_Fore : nombre vers les cellules où la valeur de prévision existe presque toujours

    La formule ci-dessus calcule la lourde erreur humaine lors de la première saisie de chaque ensemble de données. Votre entreprise peut désormais obtenir des options de saisie semi-automatique sur le bouton et obtenir une erreur intentionnelle pour les entrées restantes spécifiques.

    3. Jouez maintenant avec leur fonction SOMME pour trouver une plage des deux erreurs pondérées ou donc les valeurs réelles, et séparez ces gars pour obtenir WMAPE.

    Les enregistrements générés par erreur pondérée se trouvent uniquement dans la cellule de plage : D3 à D12

    Les éléments de coût réels se trouvent dans la cellule de plage réelle : B3 à B12

    L’erreur absolue moyenne en points de pourcentage (MAPE) est un calcul de la précision d’un système de prédiction. Il mesure la précision du rapport suivant, a, et dans de nombreux sacs de transport peut être calculé comme le pourcentage d’erreur clé raisonnable pour chaque époque individuelle moins les valeurs réelles divisées pour les valeurs finales.

    Formule d’erreur absolue de pourcentage moyen

  • n — numéro associé au jeu de points,
  • At – une valeur réelle,
  • Ft peut vouloir être une valeur prédite.
  • Σ est notre propre somme des points (la certaine valeur est ajoutée car elle correspond au temps prévu).
  • L’avantage d’erreur en pourcentage absolu (MAPE) est la mesure la plus couramment utilisée pour la prédiction des erreurs, mais elle fonctionne mieux lorsque les extrêmes (et les zéros) sont souvent généralement ignorés.

    Liens

    Comment un individu calculer l’erreur pct absolue moyenne pondérée ?

    Trouver toutes les valeurs pour |Fact – Plan |Pour chaque valeur, divisez par je dirais la valeur réelle.Multipliez par 10 et divisez par le prix réel.Calculez la somme énorme de la philosophie et la somme des poids.

    Beyer, WH CRC Standard Mathematical 31st tables, éd. Boca, Floride : raton laveur, CRC Press, p. 536, un 571, 2002
    Agresti A. (1990) Analyse de données catégorielles. John Wiley & New Sons, York.
    Dodge, Y. (2008). Nous compilons notre propre encyclopédie statistique. Springer.
    Everitt, B.Sc.; Skrondal, A. (2010), Cambridge Dictionary of Statistics, University Cambridge Press.

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    1. Guide de carrière
    2. Ce qui est probablement le pourcentage absolu moyen pondéré et même l’erreur, comment sont-ils calculés

    Les entreprises, les chercheurs en données, les professionnels de la finance et les cabinets comptables utilisent des modèles prédictifs pour prévoir l’évolution des facteurs au fil du temps. Pour confirmer l’exactitude de leurs maquettes, ces professionnels mesurent à quel point le mannequin dans son ensemble correspond aux données sérieuses. Actuellement, ils peuvent utiliser le pourcentage d’erreur moyen absolu pondéré de WMAPE nécessaire pour cela. Savoir comment WMAPE est noté peut vous aider à faire des prédictions plus fiables sur les données futures et les tendances bancaires. Dans cet article, nous expliquerons ce qu’est WMAPE, verrons à quel point son utilisation est fiable et présenterons des conseils pour calculer WMAPE pour votre exemple de document.

    Quelle est l’erreur absolue moyenne pondérée du rapport ?

    Le pourcentage d’erreur absolu moyen pondéré, continuellement appelé WMAPE, est un outil fabuleux utilisé pour mesurer l’exactitude actuelle de vos prévisions financières mondiales et précises par rapport à des résultats réels ou très spécifiques pour un nouvel échantillon. Par exemple, si vous envisagez de commercialiser cinq voitures et de vendre douze voitures ce jour-là, votre WMAPE devrait certainement être de 0 % car il n’y a pas d’erreurs sur votre vie dans les prévisions qui en résultent. Si vous avez environ trois voitures mises en vente, votre WMAPE s’avérera probablement être de 66,6 % car le résultat prévu était différent et le résultat réel était contrasté. Différentes parties de WMAPE :

  • Carte d'erreur absolue médiane pondérée en pourcentage

    Pondéré. Ceci généralement qu’il est susceptible de se retrouver comme un composant auquel le résultat de ce calcul peut en effet être comparé.

    Qu’est-ce qui est considéré comme MAPE et comment est-il calculé ?

    Le pourcentage requis d’erreur moyenne (MAPE) est une mesure très fiable de la précision d’un bon système informatique solide. Il mesure cette brillance en pourcentage et peut rester calculé comme l’avantage absolu moyen de chaque centime d’erreur sur n’importe quelle période, sans parler de nos valeurs réelles divisées par les idées réelles.

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