Sin lugar a dudas, medir la precisión de los pronósticos es una parte importante del proceso de planificación de la demanda. Este cuadro de mando de pronóstico podría construirse basándose en uno de dos puntos de vista contrastantes para calcular métricas. El punto de vista del error pregunta: "¿a qué distancia estaba el pronóstico de lo real?" El punto de vista de la precisión pregunta: "¿Qué tan cerca estuvo el pronóstico de lo real?" Ambas son válidas, pero las métricas de error proporcionan más información.
La precisión se representa como un porcentaje entre cero y 100, mientras que los porcentajes de error comienzan en cero pero no tienen límite superior. Los informes de MAPE (error porcentual absoluto medio) u otras métricas de error pueden denominarse informes de “precisión del pronóstico”, lo que desdibuja la distinción. Por lo tanto, es posible que desee saber cómo pasar del punto de vista del error al punto de vista de la precisión que defiende su empresa. Este blog describe cómo con algunos ejemplos.
Las métricas de precisión se calculan de manera que cuando lo real es igual al pronóstico, la precisión es 100% y cuando el pronóstico es el doble o la mitad de lo real, entonces la precisión es 0%. Los informes que comparan el pronóstico con el real a menudo incluyen lo siguiente:
- El actual
- La previsión
- Error unitario = Pronóstico – Real
- Error absoluto = Valor absoluto del error unitario
- Error absoluto % = Error Abs / Real, como %
- Precisión % = 100% – Error absoluto %
Mire un par de ejemplos que ilustran la diferencia en los enfoques. Digamos que Real = 8 y el pronóstico es 10.
El error de unidad es 10 – 8 = 2
Error absoluto de % = 2/8, como % = 0,25 * 100 = 25%
Precisión = 100% – 25% = 75%.
Ahora digamos que el real es 8 y el pronóstico es 24.
El error de unidad es 24– 8 = 16
Error absoluto de % = 16/8 como % = 2 * 100 = 200%
Precisión = 100% – 200% = negativo se establece en 0%.
En el primer ejemplo, las mediciones de precisión proporcionan la misma información que las mediciones de error, ya que el pronóstico y lo real ya están relativamente cerca. Pero cuando el error es más del doble del real, las mediciones de precisión llegan a cero. Indica correctamente que el pronóstico no era del todo exacto. Pero el segundo ejemplo es más preciso que el tercero, donde el valor real es 8 y el pronóstico es 200. Esa es una distinción que un rango de precisión de 0 a 100% no registra. En este último ejemplo:
El error de unidad es 200 – 8 = 192
Error absoluto de % = 192/8, como % = 24 * 100 = 2,400%
Precisión = 100% – 2,400% = negativo se establece en 0%.
Las métricas de error continúan proporcionando información sobre qué tan lejos está el pronóstico de lo real y posiblemente representan mejor la precisión del pronóstico.
Alentamos a adoptar el punto de vista del error. Simplemente espera que un pequeño porcentaje de error indique que el pronóstico no estuvo lejos de lo real, en lugar de esperar un gran porcentaje de precisión para indicar que el pronóstico estuvo cerca de lo real. Este cambio de mentalidad ofrece los mismos conocimientos y al mismo tiempo elimina las distorsiones.
