Talaan ng mga Nilalaman:

Paano mo kinakalkula ang katumpakan at bias ng hula?
Paano mo kinakalkula ang katumpakan at bias ng hula?

Video: Paano mo kinakalkula ang katumpakan at bias ng hula?

Video: Paano mo kinakalkula ang katumpakan at bias ng hula?
Video: PART-12: ANG EMOTIONAL NA PAGKIKITA NI ALENA AT ANG KANYANG MGA MAGULANG.. 2024, Nobyembre
Anonim

Paano Makalkula ang Mga Bias sa Pagtataya

  1. BIAS = Makasaysayang Pagtataya Mga Yunit (Dalawang buwang naka-freeze) binawasan ang Aktwal na Demand Unit.
  2. Kung ang pagtataya ay mas malaki kaysa sa aktwal na pangangailangan kaysa sa bias ay positibo (ipinapahiwatig ang labis- pagtataya ).
  3. Sa isang pinagsama-samang antas, bawat pangkat o kategorya, ang +/- ay na-net out na nagpapakita ng kabuuan bias .

Gayundin, paano mo makakalkula ang kawastuhan ng pagtataya?

Maraming mga pamantayan at ilang hindi gaanong pamantayan, mga kumpanya ng formula gamitin sa matukoy ang kawastuhan ng pagtataya at / o kamalian . Ang ilang karaniwang ginagamit na sukatan ay kinabibilangan ng: Kahulugan ng Ganap na Lihis (MAD) = ABS (Aktwal na - Pagtataya ) Mean Ganap na Porsyento Error (MAPE) = 100 * (ABS (Actual – Pagtataya )/Actual)

Bukod sa itaas, paano nakakaapekto ang bias sa pagtataya ng negosyo? Bias sa mga pagtataya sa negosyo ay tinukoy bilang patuloy na maling pagkalkula ng ekonomiya ng mga kaganapan sa hinaharap. Gumagawa ang mga tagagawa ng mga pagtatantya sa hinaharap na supply at hiling aktibidad na makakatulong sa pagpapasya kung magkano ang ilalagay na produkto sa merkado. Ang mahusay na paglalaan ng mga mapagkukunan ay nakasalalay sa tumpak na mga hula ng merkado.

Pangalawa, ano ang bias sa kawastuhan ng pagtataya?

Bias sa pagtataya ay isang ugali para sa a pagtataya na patuloy na mas mataas o mas mababa kaysa sa aktwal na halaga. Bias sa pagtataya ay naiiba sa error sa pagtataya sa a pagtataya maaaring magkaroon ng anumang antas ng kamalian ngunit maging ganap na walang kinikilingan.

Ano ang magandang porsyento ng katumpakan ng hula?

Hindi responsable na magtakda ng di-makatwirang pagtataya mga target sa pagganap (gaya ng MAPE < 10% ay Mahusay, MAPE < 20% ay Mabuti ) nang walang konteksto ng predictability ng iyong data. Kung ikaw ay pagtataya mas masahol pa kaysa sa isang na ï ve pagtataya (Tatawagin ko itong "masamang"), kung gayon malinaw na ang iyo pagtataya kailangang pagandahin ang proseso.

Inirerekumendang: