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Normalmente se usa como medición un promedio de los errores del pronóstico. Es una medida de seguimiento y usualmente se relational database diagram example cómo una proporción. Existen varias maneras de medir el error y se usan para determinar el desempeño de modelos de inteligencia artificial y escoger el mejor por cada tipo de producto al que se le hace un pronóstico de demanda.

Es una medida que tiene un sesgo hacia items de mayor volumen y normalmente es inadecuado para medir ítems con baja demanda. Es una media que representa la raíz cuadrada del segundo momento de las diferencias. Entre mayor el resultado mayor es el error y menos preciso el modelo. Es una medida altamente sensible a desviaciones grandes entre la demanda real y pronosticada. El error absoluto medio ponderado es una versión escalada de MAE para ajustar la desviación al tamaño de la demanda de cada ítem.

De esta forma se evitan los sesgos hacia items de mayor volumen. Se calcula así:. Es sensible a outliers. Es una medida que se calcula así:. Es una versión escalada de RMSE para comparar equitativamente ítems de baja y alta demanda. El criterio de información de Akaike es una media de calidad relativa de un modelo. Se basa en la entropía de información. En general esta media hace difícil la comprensión para la operación y el negocio. No permite orientar estrategias de mejoramiento claras.

De acuerdo al caso puedes usar una o varias medias de error para saber el desempeño de tu pronóstico. Sin embargo, debes tener en cuenta que cada medida puede ser sensible a diferentes situaciones. Sin duda el primer impulso entre los equipos directivos, planeación y pronóstico es encontrar la métrica de desempeño que gobierne sobre cualquier otra. Desafortunadamente, tal medida no existe, o por lo menos no en términos absolutos.

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Se suman what is average absolute error los resultados del punto anterior. Se divide el valor de la suma entre la cantidad de puntos pronosticados. Es un promedio de los errores. Se saca la raíz cuadrada del resultado del punto anterior. Disminuye el error en los pronósticos de demanda. Reserva sesión de diagnóstico. Se calcula así: Se resta la diferencia entre el valor pronosticado y el valor real en cada punto que se pronostica.

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Se divide cada valor entre el valor real de cada punto en el tiempo que se pronostica. Se suman todos los valores obtenidos Se divide el resultado de la suma entre la cantidad de puntos pronosticados. Es una medida ampliamente utilizada para establecer la magnitud del error debido a su facilidad de interpretarla, sin embargo desviaciones en ítems de baja demanda, inflan el error global y desviaciones de alto volumen, subestiman el error global.

Se calcula el logaritmo natural de la medida de similitud log-likelihood y se multiplica por dos. Se le resta el resultado de a, el resultado de b En general esta media hace difícil la comprensión para la operación y el negocio. Paola Serna. Qué se puede hacer con Inteligencia Artificial en ….

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