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La precisión de las previsiones es fundamental para la previsión y la toma de decisiones en diversos sectores, como el empresarial, el económico, el de gestión de la cadena de suministro y el financiero. Unas previsiones precisas permiten a las organizaciones tomar decisiones firmes y utilizar con sensatez los recursos asignados.
La precisión de las previsiones mide la eficacia de un modelo de previsión para predecir valores futuros en comparación con los valores reales observados. Se trata de una métrica de evaluación crítica utilizada para valorar la fiabilidad y validez de las previsiones. El objetivo de la precisión de las previsiones es minimizar la discrepancia entre los valores previstos y los resultados reales.
La precisión de las previsiones es esencial en varios sentidos:
Para calcular la precisión de las previsiones, hay que seguir los siguientes pasos:
Las métricas de previsión incluyen:
Error medio absoluto (MAE)
Error cuadrático medio (ECM)
Error cuadrático medio (RMSE)
Porcentaje medio de error absoluto (MAPE)
Error porcentual medio fundamental simétrico (SMAPE)
4. Calcule la métrica de precisión de la previsión: Utilice la fórmula correspondiente a la métrica de precisión cercana para calcular la precisión del pronóstico; las fórmulas se proporcionaron en las respuestas anteriores. Las fórmulas son las siguientes:
Error medio absoluto (MAE): MAE = (1 / n) x Σ|Real - Previsión|
Error cuadrático medio (ECM): MSE = (1 / n) x Σ(Real - Previsión)^2
Error cuadrático medio (RMSE): RMSE = √[(1 / n) x Σ(Actual - Previsión)^2]
Error porcentual absoluto medio (MAPE): MAPE = (100 / n) x Σ[|(Real - Previsión) / Real|]
Error porcentual absoluto medio simétrico (sMAPE): sMAPE = (100 / n) x Σ[|Real - Previsión| / (|Real| + |Previsión|)].
Los errores más comunes en las previsiones son los siguientes:
Mejorar la precisión de las previsiones requiere un enfoque sistemático que incluya el perfeccionamiento de las técnicas de previsión, la utilización de datos eficientes y la incorporación de la opinión de expertos. Algunas estrategias para mejorar la precisión de las previsiones son:
Sí, la precisión de las previsiones es esencial en el análisis de valores. El análisis de valores implica evaluar diferentes escenarios relacionados con instrumentos financieros, como acciones, bonos y otros valores, para tomar decisiones. La precisión de las previsiones es esencial para orientar a los inversores y analistas a la hora de conocer el rendimiento futuro de estos valores y tomar decisiones de inversión.
Se trata de encuestas breves que pueden enviarse con frecuencia para comprobar rápidamente lo que piensan sus empleados sobre un tema. La encuesta consta de menos preguntas (no más de 10) para obtener la información rápidamente. Pueden administrarse a intervalos regulares (mensual/semanal/trimestral).
Celebrar reuniones periódicas de una hora de duración para mantener una charla informal con cada miembro del equipo es una forma excelente de hacerse una idea real de lo que les pasa. Al tratarse de una conversación segura y privada, te ayuda a obtener mejores detalles sobre un asunto.
eNPS (employee Net Promoter score) es una de las formas más sencillas y eficaces de evaluar la opinión de sus empleados sobre su empresa. Incluye una pregunta intrigante que mide la lealtad. Un ejemplo de preguntas de eNPS son ¿Qué probabilidades hay de que recomiende nuestra empresa a otras personas? Los empleados responden a la encuesta eNPS en una escala del 1 al 10, donde 10 significa que es "muy probable" que recomienden la empresa y 1 significa que es "muy improbable" que la recomienden.
No, la precisión de la previsión es negativa. La precisión de las previsiones sirve para medir lo bien que un modelo de previsión predice valores futuros en comparación con los valores reales observados. Es un valor no negativo que presenta el grado de incertidumbre entre los valores pronosticados y los resultados reales.
La precisión de la previsión se expresa como el valor no negativo que indica el nivel de error entre el valor previsto y los valores reales. Si la precisión de la previsión es inferior al 100%, significa que existe cierto nivel de error entre el valor previsto y los valores reales.
