Aus dem Kurs: Zeitreihenanalyse und Prognosen mit Microsoft Excel
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Welche Prognosekennzahl einsetzen? – Tutorial zu Microsoft Excel
Aus dem Kurs: Zeitreihenanalyse und Prognosen mit Microsoft Excel
Welche Prognosekennzahl einsetzen?
In diesem Kapitelabschnitt ging es ja um die Bewertung der Prognose für den Umsatz, und hier haben Sie ja zahlreiche Metriken kennengelernt, um die Fehlergüte zu evaluieren. Dabei haben wir einige Berechnungen hier durchgeführt und Sie haben sowohl die mittlere Abweichung als auch die MAD-, MAPE-, SSE- und VKRMSE-Kennzahl berechnet. Und es stellt sich jetzt eben die Frage, welche diese Kennzahlen hier besonders geeignet ist für Ihre Daten. Beim MAD haben Sie ja hier die mittlere Abweichung berechnet, und das Ganze wurde auch hier so grafisch visualisiert. Das sind also die absoluten Abweichungen, und zwar zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Umsatzwert. Und der Mittelwert aller absoluten Abweichungen entspricht genau dieser orangenen Linie. Das Ganze analog dann auch prozentual dargestellt mit der MAPE-Kennzahl. Und bei SSE geht es ja um die Summe der quadratischen Abweichungen, die man natürlich dann auch mit den Zielanteilswerten vergleichen kann. Und VKRMSE war die wohl…
Üben mit Projektdateien
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Inhalt
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Einführung Modellvalidierung1 Min. 51 Sek.
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Verschiedene Prognosen vergleichen2 Min. 33 Sek.
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Prognosegüte evaulieren zwischen Bestell- Verkaufsdaten3 Min. 31 Sek.
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Prognose MAD: mittlere absolute Abweichung4 Min. 30 Sek.
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Prognose MAPE: mittlere prozentuale Abweichung4 Min. 21 Sek.
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Prognose SSE: Summe der quadratischen Abweichungen5 Min. 36 Sek.
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Prognose VKRMSE: Variationskoeffizient Root Mean Square Error4 Min. 58 Sek.
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Welche Prognosekennzahl einsetzen?4 Min. 8 Sek.
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Aufgabe: Modellbewertung2 Min. 21 Sek.
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Lösung: Modellbewertung4 Min. 30 Sek.
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