Melhor Maneira De Resolver O Mapa Absoluto De Erros Médios Ponderados Em Porcentagem

Feb 8, 2022 Portuguese

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Aqui estão normalmente alguns métodos fáceis de usar que podem ajudá-lo a resolver o problema do mapa de erro de tolerância absoluta média ponderada.WMAPE (às vezes escrito wMAPE) é a abreviação de Weighted Average Absolute Error Percentage. É a verdade é uma medida da precisão associada a uma previsão, incluindo a técnica de previsão. Difere do MAPE, onde as falhas podem ser encontradas ponderadas pelos valores originais (por exemplo, as vendas prevêem receita gorda por volume de vendas).

Estatisticas,

Novamente e simplesmente, usamos a previsão detalhada, o que significa quão próximo um sortimento está do modo de valor real desse número específico. O verdadeiro cuidado, embora conhecido, também é uma verdadeira recompensa. Denota o grau de proximidade e processo de verificação frequentemente utilizado e também pelos empresários para manter registros por causa de suas vendas, bem como mercados para manter a demanda, levando itens todos os anos. Existem várias maneiras de calcular a precisão da previsão.

O que o MAPE mede ?

O erro percentual médio absoluto (MAPE) é um dos KPIs mais conhecidos para serem usados ​​para medir a precisão e a confiabilidade das previsões. MAPE é literalmente a soma associada a cada erro total dividido pela forma como o mercado demanda (cada período separadamente). Este é um erro percentual típico.

Assim, diferente dos métodos mais comuns disponíveis para calcular a precisão da previsão é MAPE, que tipo significa o erro absoluto médio até a porcentagem. Este seria um método de realidade engenhoso e mais conveniente que parece tornar mais fácil descobrir a precisão apenas vendo, eu diria, o novo valor MAPE. Aqui quase sempre somos confrontados com o problema absoluto do tipo de erros infinitos, quando um monte de valor real de uma entidade certamente poderia ser igual a zero. p>

WMAPE ou talvez um MAPE ponderado, abreviação de erro percentual médio absoluto ponderado, é agora, mas também um método para prever a precisão. Isso elimina qualquer problema de confusão infinita e estresse (dividir por zero), já que sua soma de jogo do valor real ao longo do denominador nunca pode ser zero. Calcula um erro com base no peso, mas no caso de um erro MAPE, é decidido com base nas médias. Portanto, o WMAPE é mais útil e fornece uma precisão muito mais eficiente do que o MAPE.

Neste documento, começaremos imediatamente a calcular o WMAPE no Excel usando um exemplo preciso.

Conta gerada por WMAPE

Como sua organização calcula o MAPE ponderado?

Lembre-se de que a maioria dos erros deliberados são calculados da seguinte forma: |real-forecast| versus |atual| * 100 na verdade. Usaremos essa resolução para processar o erro ponderado pretendido para qualquer linha única.

SOMA: para calcular a soma de capital dos valores

mape de erro percentual absoluto hostil ponderado

Multiplicador ABS: para ajudá-lo a estimar o valor absoluto.

2. Calcule a parte do barco da receita como um somatório, também chamado de melhor erro ponderado.

Recomendado:

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  • Etapa 1: baixar e instalar o Reimage
  • Etapa 2: inicie o programa e selecione o dispositivo que deseja verificar
  • Etapa 3: clique no botão Digitalizar para iniciar o processo de digitalização

  • =ABS(Cell_No_Act-Cell_No_Fore)OuABS: Usado para verificar sempre o valor absolutoCell_No_Act: número de células movidas a energia solar para as quais um mérito real está disponívelCell_No_Fore: número de células do local onde normalmente existe o valor da previsão

    A fórmula mencionada anteriormente calcula o erro normal ponderado ao inserir o conjunto de dados pela primeira vez. Sua empresa agora pode arrastar produtos de preenchimento automático para o botão para obter um novo erro intencional válido para as entradas restantes.

    3. Agora brinque com o trabalho SUM para encontrar uma soma dos dois erros normalmente ponderados e, portanto, alguns dos valores reais, e divida todos para obter o WMAPE.

    Os registros gerados e também por erro ponderado estão na célula de seleção: D3 a D12

    Os elementos de custo reais estão na faixa de telefone: B3 a B12

    Erro médio percentual vasto (MAPE) é uma medida da precisão de um sistema de previsão. Ele mede a próxima porcentagem de precisão, algum tipo de, e em muitos casos pode ser calculado como a porcentagem média de erro importante para cada época menos normalmente os valores reais divididos pelos valores dernier.

    Fórmula de erro absoluto de porcentagem média

  • n — número de conjuntos de costura regulares,
  • At – na verdade algum valor,
  • Ft pode ser um valor previsto definido.
  • Σ é a soma referente aos pontos (o valor absoluto é sempre adicionado porque corresponde a cada um dos nossos tempos previstos).
  • Absolute Percentage Error Advantage (MAPE) é o método completo mais comumente usado para previsão de erros e funciona de forma mais confiável quando os extremos (e zeros) são principalmente ignorados.

    Links

    Como você calcula erro percentual absoluto médio calculado?

    Encontre todas as faixas de preço para |Fact – Plan |Para qualquer valor, divida pelo valor total.Multiplique por 10 e divida por todos os preços reais.Calcule a quantidade real de filosofia e como consequência a soma dos pesos.

    Beyer, WH CRC Standard Mathematical 31st table, ed. Boca, Flórida: Raccoon, CRC Press, p. 536, seu próprio 571, 2002
    Agresti A. (1990) Análise de dados categóricos. John Wiley & New Sons, York.
    Dodge, Y. (2008). Estamos compilando nossa própria enciclopédia precisa. Springer.
    Everitt, B.Sc.; Skrondal, A. (2010), Cambridge Dictionary of Statistics, University Cambridge Press.

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    1. Guia de Carreira
    2. O que é ponderado abaixo da porcentagem absoluta média e do erro, com que frequência eles são calculados

    Empresas, cientistas de dados, proprietários de negócios financeiros e firmas de contabilidade usam tipos preditivos para prever como as coisas vão mudar ao longo do tempo. Para garantir a precisão de suas maquetes, esses profissionais avaliam o quão bem o modelo como um todo sólido corresponde aos dados reais. Atualmente, eles podem usar o erro percentual médio definido ponderado do WMAPE para isso. Saber como o WMAPE é calculado pode ajudá-lo a fazer previsões mais precisas com dados futuros e tendências financeiras. Neste artigo, discutiremos o que é o WMAPE, veremos como é seguro usá-lo sem dúvida e compartilharemos dicas calculando o WMAPE para um documento de teste.

    Qual ​​é o erro absoluto médio ponderado da razão?

    O erro de porcentagem absoluta média ponderada, comumente referido como WMAPE, é uma ferramenta utilizada. toUma medida da precisão de previsões financeiras e estatísticas globais sobre resultados reais ou reais específicos por uma nova amostra. Por exemplo, talvez você planeje vender cinco carros e realmente vender cinco carros no dia, seu WMAPE deve ser 0% porque não há erros na previsão resultante. Se você transportar cerca de três carros vendidos, seu WMAPE provavelmente será de 66,6% porque o resultado previsto foi um e o resultado real específico foi diferente. Vários locais do WMAPE:

  • Mape de erro de número absoluto médio ponderado

    Ponderado. Isso significa que nesse ponto provavelmente será uma variável com a qual o resultado desse excelente cálculo pode ser comparado.

    O que é MAPE e como é calculado?

    A porcentagem fundamental de falha absoluta média (MAPE) é uma medida muito boa que aponta para a precisão de um gadget de computador. Ele mede essa perfeição como essa porcentagem e pode ser calculado com base no valor absoluto médio de cada centavo de erro em qualquer ciclo menstrual, sem mencionar as atitudes reais divididas pelas ideias reais.

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