რა არის პროგნოზის სიზუსტის მიკერძოება?

2024 ავტორი: Stanley Ellington | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-16 00:19

პროგნოზის მიკერძოება არის ტენდენცია ა პროგნოზი იყოს თანმიმდევრულად უფრო მაღალი ან დაბალი ვიდრე რეალური მნიშვნელობა. პროგნოზის მიკერძოება განსხვავდება პროგნოზის შეცდომა რომ ა პროგნოზი შეიძლება ჰქონდეს ნებისმიერი დონე შეცდომა მაგრამ მაინც სრულიად მიუკერძოებელი.

ანალოგიურად, ხალხი იკითხავს, რა განსხვავებაა პროგნოზის სიზუსტესა და მიკერძოებას შორის?

მიუხედავად მისი სახელისა, პროგნოზის მიკერძოება ზომები სიზუსტე , რაც ნიშნავს, რომ სამიზნე დონე არის 1 ან 100% და რიცხვი +/- ეს არის გადახრა. თუმცა, MAD და MAPE ზომავენ პროგნოზის შეცდომა , რაც იმას ნიშნავს, რომ 0 ან 0% არის სამიზნე და უფრო დიდი რიცხვები მიუთითებს უფრო დიდზე შეცდომა.

შემდგომში ჩნდება კითხვა, როგორ გამოვთვალოთ პროგნოზის სიზუსტე და მიკერძოება? როგორ გამოვთვალოთ პროგნოზის მიკერძოება

1. BIAS = ისტორიული პროგნოზის ერთეული (ორი თვის გაყინული) გამოკლებული ფაქტობრივი მოთხოვნის ერთეული.
2. თუ პროგნოზი ფაქტობრივ მოთხოვნაზე მეტია, მიკერძოება დადებითია (მიუთითებს ზედმეტ პროგნოზს).
3. საერთო დონეზე, თითო ჯგუფის ან კატეგორიის მიხედვით, +/- გამოითვლება საერთო მიკერძოების გამოვლენით.

აქ რა არის კარგი პროგნოზის მიკერძოება?

ა პროგნოზის მიკერძოება ხდება მაშინ, როდესაც არსებობს თანმიმდევრული განსხვავებები რეალურ შედეგებსა და ადრე გამომუშავებულ შედეგებს შორის პროგნოზები იმ რაოდენობით; ანუ: პროგნოზები შეიძლება ჰქონდეს ზოგადი ტენდენცია ძალიან მაღალი ან ძალიან დაბალი. ნორმალური თვისება ა კარგი პროგნოზი არის ის, რომ ეს არ არის მიკერძოებული.

რა არის კარგი პროგნოზის სიზუსტე?

თვითნებურად დაყენება უპასუხისმგებლოა პროგნოზირება შესრულების მიზნები (როგორიცაა MAPE < 10% არის შესანიშნავი , MAPE < 20% არის კარგი ) თქვენი მონაცემების პროგნოზირებადობის კონტექსტის გარეშე. Თუ თქვენ ხართ პროგნოზირება ნავზე უარესი პროგნოზი (ამას „ცუდს“დავარქმევ), მაშინ აშკარად შენი პროგნოზირება პროცესი გაუმჯობესებას საჭიროებს.