ความลำเอียงความแม่นยำในการคาดการณ์คืออะไร

2024 ผู้เขียน: Stanley Ellington | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-16 00:24

อคติพยากรณ์ เป็นแนวโน้มที่จะ พยากรณ์ ให้สูงหรือต่ำกว่ามูลค่าจริงอย่างสม่ำเสมอ อคติพยากรณ์ แตกต่างจาก พยากรณ์ผิดพลาด ในนั้น a พยากรณ์ สามารถมีระดับของ ข้อผิดพลาด แต่ยังคงเป็นกลางอย่างสมบูรณ์

ในทำนองเดียวกัน ผู้คนถามว่า ความแม่นยำในการคาดการณ์และอคติต่างกันอย่างไร

แม้ว่าชื่อของมัน พยากรณ์อคติ มาตรการ ความแม่นยำ หมายความว่าระดับเป้าหมายคือ 1 หรือ 100% และตัวเลข +/- นั่นคือส่วนเบี่ยงเบน อย่างไรก็ตาม MAD และ MAPE วัดได้ พยากรณ์ผิดพลาด หมายความว่า 0 หรือ 0% เป็นเป้าหมายและตัวเลขที่มากกว่าบ่งชี้ว่ามากกว่า ข้อผิดพลาด.

ต่อมา คำถามคือ คุณจะคำนวณความแม่นยำและอคติของการคาดการณ์ได้อย่างไร วิธีการคำนวณอคติพยากรณ์

1. BIAS = หน่วยพยากรณ์ย้อนหลัง (แช่แข็งสองเดือน) ลบหน่วยอุปสงค์จริง
2. หากการคาดการณ์มากกว่าอุปสงค์จริงมากกว่าความเอนเอียงที่เป็นบวก (ระบุการคาดการณ์ที่มากเกินไป)
3. ในระดับรวม ต่อกลุ่มหรือหมวดหมู่ ค่า +/- จะถูกหักออกโดยเปิดเผยอคติโดยรวม

ในที่นี้ อคติการคาดการณ์ที่ดีคืออะไร?

NS พยากรณ์อคติ เกิดขึ้นเมื่อมีความแตกต่างที่สอดคล้องกันระหว่างผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริงกับที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้ พยากรณ์ ของปริมาณเหล่านั้น นั่นคือ: พยากรณ์ อาจมีแนวโน้มโดยทั่วไปสูงหรือต่ำเกินไป คุณสมบัติปกติของ a พยากรณ์ได้ดี คือมันไม่ใช่ ลำเอียง.

ความแม่นยำในการคาดการณ์ที่ดีคืออะไร?

มันไม่มีความรับผิดชอบที่จะกำหนดโดยพลการ พยากรณ์ เป้าหมายด้านประสิทธิภาพ (เช่น MAPE < 10% คือ ยอดเยี่ยม , MAPE < 20% คือ ดี ) โดยไม่มีบริบทของการคาดการณ์ข้อมูลของคุณ ถ้าคุณคือ พยากรณ์ แย่กว่า na ï ve พยากรณ์ (ฉันจะเรียกสิ่งนี้ว่า “เลว”) แล้วชัดเจนว่าคุณ พยากรณ์ กระบวนการต้องปรับปรุง