Daftar Isi:

Bagaimana Anda menghitung akurasi dan bias perkiraan?
Bagaimana Anda menghitung akurasi dan bias perkiraan?

Video: Bagaimana Anda menghitung akurasi dan bias perkiraan?

Video: Bagaimana Anda menghitung akurasi dan bias perkiraan?
Video: PENJELASAN SINGKAT & MUDAH DIPAHAMI | Menghitung Siklus Menstruasi & Menentukan Masa Subur 2024, Desember
Anonim

Cara Menghitung Bias Prakiraan

  1. BIAS = Historis Ramalan cuaca Unit (Dua bulan beku) dikurangi Unit Permintaan Aktual.
  2. jika ramalan cuaca lebih besar dari permintaan aktual daripada bias positif (menunjukkan over- ramalan cuaca ).
  3. Pada tingkat agregat, per grup atau kategori, +/- terjaring untuk mengungkapkan keseluruhan bias .

Demikian juga, bagaimana Anda menghitung akurasi perkiraan?

Ada banyak standar dan beberapa perusahaan formula yang tidak terlalu standar menggunakan ke menentukan NS akurasi perkiraan dan/atau kesalahan . Beberapa metrik yang umum digunakan meliputi: Mean Absolute Deviation (MAD) = ABS (Actual – Ramalan cuaca ) Rata-rata Persen Absolut Kesalahan (MAPE) = 100 * (ABS (Aktual – Ramalan cuaca )/Sebenarnya)

Selain di atas, bagaimana bias mempengaruhi peramalan bisnis? Bias di dalam prakiraan bisnis didefinisikan sebagai kesalahan perhitungan ekonomi yang terus-menerus dari peristiwa masa depan. Produsen membuat perkiraan pasokan masa depan dan tuntutan aktivitas untuk membantu memutuskan berapa banyak produk yang akan dipasarkan. Alokasi sumber daya yang efisien bergantung pada prediksi pasar yang akurat.

Kedua, apa yang dimaksud dengan bias dalam akurasi perkiraan?

Prakiraan bias adalah kecenderungan untuk ramalan cuaca secara konsisten lebih tinggi atau lebih rendah dari nilai sebenarnya. Prakiraan bias berbeda dari kesalahan perkiraan dalam hal itu ramalan cuaca dapat memiliki tingkat kesalahan tapi tetap benar-benar tidak bias.

Berapa persentase akurasi perkiraan yang baik?

Tidak bertanggung jawab untuk mengatur sewenang-wenang peramalan target kinerja (seperti MAPE < 10% Sangat Baik, MAPE < 20% adalah Bagus ) tanpa konteks prakiraan data Anda. Jika Anda peramalan lebih buruk dari na ve ramalan cuaca (Saya akan menyebutnya "buruk"), maka jelas Anda peramalan proses perlu perbaikan.

Direkomendasikan: