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वीडियो: आप पूर्वानुमान सटीकता और पूर्वाग्रह की गणना कैसे करते हैं?
2024 लेखक: Stanley Ellington | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-18 08:18
पूर्वानुमान पूर्वाग्रह की गणना कैसे करें
- पक्षपात = ऐतिहासिक पूर्वानुमान इकाइयाँ (दो महीने के लिए फ़्रीज़) घटा वास्तविक माँग इकाइयाँ।
- अगर पूर्वानुमान की तुलना में वास्तविक मांग से अधिक है पक्षपात सकारात्मक है (अधिक इंगित करता है- पूर्वानुमान ).
- समग्र स्तर पर, प्रति समूह या श्रेणी में, +/- कुल मिलाकर का पता चलता है पक्षपात .
इसी तरह, आप पूर्वानुमान सटीकता की गणना कैसे करते हैं?
कई मानक हैं और कुछ गैर-मानक, सूत्र कंपनियां हैं उपयोग प्रति ठानना NS पूर्वानुमान सटीकता और/या त्रुटि . आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले कुछ मेट्रिक्स में शामिल हैं: मीन एब्सोल्यूट डेविएशन (एमएडी) = एबीएस (वास्तविक - पूर्वानुमान ) माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि (एमएपीई) = 100 * (एबीएस (वास्तविक - पूर्वानुमान )/वास्तविक)
ऊपर के अलावा, पूर्वाग्रह व्यापार पूर्वानुमान को कैसे प्रभावित करता है? पक्षपात में व्यापार पूर्वानुमान भविष्य की घटनाओं के लगातार आर्थिक गलत अनुमान के रूप में परिभाषित किया गया है। निर्माता भविष्य की आपूर्ति पर अनुमान लगाते हैं और मांग गतिविधि यह तय करने में मदद करने के लिए कि बाजार में कितना उत्पाद रखा जाए। संसाधनों का कुशल आवंटन सटीक बाजार पूर्वानुमानों पर निर्भर करता है।
दूसरे, पूर्वानुमान सटीकता में पूर्वाग्रह क्या है?
पूर्वानुमान पूर्वाग्रह एक प्रवृत्ति है पूर्वानुमान वास्तविक मूल्य से लगातार अधिक या कम होना। पूर्वानुमान पूर्वाग्रह से अलग है पूर्वानुमान त्रुटि उस में पूर्वानुमान का कोई भी स्तर हो सकता है त्रुटि लेकिन फिर भी पूरी तरह से निष्पक्ष रहें।
एक अच्छा पूर्वानुमान सटीकता प्रतिशत क्या है?
मनमानी करना गैर जिम्मेदाराना है पूर्वानुमान प्रदर्शन लक्ष्य (जैसे एमएपीई <10% उत्कृष्ट है, एमएपीई <20% है.) अच्छा ) आपके डेटा की पूर्वानुमेयता के संदर्भ के बिना। अगर आप पूर्वानुमान एक ना वे. से भी बदतर पूर्वानुमान (मैं इसे "बुरा" कहूंगा), तो स्पष्ट रूप से आपका पूर्वानुमान प्रक्रिया में सुधार की जरूरत है।
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पूर्वानुमान सटीकता पूर्वाग्रह क्या है?
पूर्वानुमान पूर्वाग्रह एक पूर्वानुमान के लिए वास्तविक मूल्य से लगातार अधिक या कम होने की प्रवृत्ति है। पूर्वानुमान पूर्वाग्रह पूर्वानुमान त्रुटि से अलग है जिसमें पूर्वानुमान में किसी भी स्तर की त्रुटि हो सकती है लेकिन फिर भी पूरी तरह से निष्पक्ष हो सकता है
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