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La
des.ve~taja
de esta medida de error es que se ponderan de igual manera
los
errores (desVIaCIOnes) grandes y pequeoos; con el fin de solucionar este problema de
ponderación se propone la obtención del error medio cuadrado.
MSE
=
L(el)'= l:(Xi - Si)'
n
n
(2.4.2.3-4)
(Mean squared Grror)
(Error medio aJadrado)
. De
esta manera se "penaliza" más a Jos errores grandes que a los pequeños; es
decIr sera preferible tener varias "pequeñas desviaciones", que una grande.
En términos de porcentaje se podria establecer que:
%AFE
=
~
L
(Xi -
SI)
n
Xi
%MAD=~L
lXi-SI) '
n
Xi
%MSE=;-~ )(~·i
1
Y
el error estándar
STO =.JMSE
(2.4.2.3-8) .
(2.4.2.3-5)
(2.4.2.3-6)
(2.4.2.3-7)
Es necesario hacer notar que al evaluar técnicas de pronósticos altemativas en
términos de su exactitud, es necesario ir más allá de los simples cálculos antes citados,
dado que existen dos formas de exactitud que es necesario considerar:
1.
la exactitud de la técnica al predecir el patrón de los dalos. Para esto es válido
emplear el MAD o el MSE; la técnica que dé el menor valor es la adecuada en términos
generales.
2.
La exactitud de la técnica aJando el patrón cambia. Lo importante aqui es qué
tan rápido el pronóstico puede responder a los cambios
y
qué lan bien puede pronosti·
car el futuro. Esto implica que la técnica debe identificar el cambio
y
después alterar el
pronóstico
de acuerdo al cambio. Corno se verá mas adelante, el valor de las técnicas de
pronóstico
al hacer esto varia enormemente.
2.4.2.4 Modelos
de
pronósticos cuantitativos
Para la elaboracfón de un pronóstico cuantitativo se cuenta con dos tipos de modelos:
SI
