Actualizado por ultima vez el 2 de mayo de 2022, por Dereck Amesquita.
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 del 8% significa que la diferencia promedio entre el valor pronosticado y el valor real es del 8%.
Sin embargo, MAPE tiene un rendimiento deficiente 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.
Por lo tanto, una alternativa a MAPE es Weighted M APE , que se calcula como:
MAPE ponderado = Σ (| real – pronóstico | / | real |) * 100 * real / Σ (real)
Al ponderar los errores porcentuales en función del volumen, podemos tener una mejor idea del error real.
Este tutorial explica cómo calcular MAPE ponderado en Excel.
Ejemplo: MAPE ponderado en Excel
Para calcular MAPE ponderado 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 ponderado para cada fila.
Recuerde que el error ponderado se calcula como: | pronóstico real | / | actual | * 100 * reales. Usaremos esta fórmula para calcular el error ponderado para cada fila.
La columna D muestra el error ponderado y la columna E muestra la fórmula que usamos:
Repetiremos esta fórmula para cada fila:
Paso 3: Encuentra la suma de los valores reales.
Paso 4: Calcule el MAPE ponderado.
Por último, calcularemos el MAPE ponderado dividiendo el total de errores ponderados por la suma de los valores reales:
El MAPE ponderado resulta ser 5,92 % .
Recursos adicionales
Cómo calcular el error porcentual absoluto medio (MAPE) en Excel
Cómo calcular el error cuadrático medio (MSE) en Excel
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
I’m a Bachelor of Economics gratuaded from the National University of San Agustin. I have experience in Python, R and other languages with aplications in Finance or Econometrics, I also have knowledge of statistics and econometrics. If you need help on some issues you can write to me.
Qué pasa si un valor actual es = 0?
Nada realmente raro. En muchos pronósticos nos podemos encontrar con valores actuales iguales a cero (Rendimiento de bonos, crecimiento de PBI, crecimiento de ventas, etc). MAPE depende de los variables, del actual y del pronostico. Recomendaría que pruebes haciendo un calculo donde juegues con los valores.