Una de las métricas más comunes que se utilizan para medir la precisión del pronóstico de un modelo es MAPE , que significa error porcentual absoluto medio .
La fórmula para calcular MAPE es la siguiente:
MAPE = (1 / n) * Σ (| real – pronóstico | / | real |) * 100
dónde:
- Σ – un símbolo elegante que significa «suma»
- n – tamaño de la muestra
- actual : el valor de los datos reales
- pronóstico : el valor de datos pronosticado
MAPE se usa comúnmente porque es fácil de interpretar y de explicar. Por ejemplo, un valor MAPE de 11,5% significa que la diferencia promedio entre el valor pronosticado y el valor real es 11,5%.
Cuanto menor sea el valor de MAPE, mejor podrá un modelo pronosticar valores. Por ejemplo, un modelo con un MAPE del 2% es más preciso que un modelo con un MAPE del 10%.
Cómo calcular MAPE en Excel
Para calcular MAPE en Excel, podemos realizar los siguientes pasos:
Paso 1: Ingrese los valores reales y los valores pronosticados en dos columnas separadas.
Paso 2: Calcule el error porcentual absoluto para cada fila.
Recuerde que el error porcentual absoluto se calcula como: | pronóstico real | / | actual | * 100. Usaremos esta fórmula para calcular el error porcentual absoluto para cada fila.
La columna D muestra el error porcentual absoluto y la columna E muestra la fórmula que usamos:
Repetiremos esta fórmula para cada fila:
Paso 3: Calcule el error porcentual absoluto medio.
Calcule MAPE simplemente encontrando el promedio de los valores en la columna D:
El MAPE de este modelo resulta ser 6.47% .
Una nota sobre el uso de MAPE
Aunque MAPE es sencillo de calcular y fácil de interpretar, existen un par de posibles inconvenientes en su uso:
1. Dado que la fórmula para calcular el error porcentual absoluto es | pronóstico real | / | actual | esto significa que no estará definido si alguno de los valores reales es cero.
2. MAPE no debe usarse con datos de bajo volumen. Por ejemplo, si la demanda real de algún artículo es 2 y el pronóstico es 1, el valor del error porcentual absoluto será | 2-1 | / | 2 | = 50%, lo que hace que parezca que el error de pronóstico es bastante alto, a pesar de que el pronóstico solo tiene una diferencia de una unidad.
Otra forma común de medir la precisión del pronóstico de un modelo es MAD, desviación absoluta media. Lea sobre cómo calcular MAD en Excel aquí .
Recursos adicionales
Cómo calcular SMAPE en Excel
Cómo calcular MAE en Excel
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
