Interpretar los resultados clave para la Suavización exponencial doble

Complete los siguientes pasos para interpretar un análisis de suavización exponencial doble. La salida clave incluye la gráfica de suavización, las medidas de exactitud y los pronósticos.

En este tema

Paso 1: Determinar si el modelo se ajusta a sus datos
Paso 2: Comparar el ajuste de su modelo con otros modelos
Paso 3: Determinar si los pronósticos son exactos

Paso 1: Determinar si el modelo se ajusta a sus datos

Examine la gráfica de suavización para determinar si su modelo se ajusta a los datos. Si los ajustes siguen estrechamente los datos reales, el modelo se ajusta a sus datos. Asegúrese de examinar cualesquiera puntos de inflexión donde la tendencia cambia de dirección o intensidad.

Si el modelo se ajusta a los datos, usted puede realizar Análisis de tendencia y comparar los dos modelos.
Si el modelo no se ajusta a los datos, examine la gráfica en busca de estacionalidad o falta de una tendencia. Si observa evidencia de estacionalidad o falta de una tendencia, debería utilizar un análisis de series de tiempo diferente. Para obtener más información, vaya a ¿Cuál análisis de series de tiempo debería utilizar?.

En esta gráfica de suavización, los ajustes siguen estrechamente a los datos, lo cual indica que el modelo se ajusta a los datos.

Paso 2: Comparar el ajuste de su modelo con otros modelos

Utilice las medidas de exactitud (MAPE, MAD y MSD) para comparar el ajuste de su modelo con otros modelos de series de tiempo. Estos estadísticos no son muy informativos por sí solos, pero puede utilizarlos para comparar los ajustes obtenidos utilizando diferentes métodos. Para los 3 estadísticos, valores más pequeños por lo general indican un modelo de ajuste más adecuado. Si un modelo individual no tiene los valores más bajos para los 3 estadísticos, MAPE es generalmente la medición más recomendable.

Nota

Las medidas de exactitud proporcionan un indicio de la exactitud que usted pudiera esperar al pronosticar 1 período proveniente del final de los datos. Por lo tanto, no indican la exactitud al pronosticar más de 1 período. Si está utilizando el modelo para realizar pronósticos, no debería basar su decisión únicamente en las medidas de exactitud. Usted también debería examinar el ajuste del modelo para garantizar que el modelo sigue los datos de manera estrecha, particularmente al final de las series.

Modelo 1

Medidas de exactitud

MAPE	7.265
MAD	16.621
MSD	518.119

Modelo 2

Medidas de exactitud

MAPE	2.474
MAD	9.462
MSD	135.701

Resultados clave: MAPE, MAD, MSD

En estos resultados, los tres números son inferiores para el 2^do modelo en comparación con el 1^er modelo. Por lo tanto, el 2^do modelo proporciona el mejor ajuste.

Paso 3: Determinar si los pronósticos son exactos

Examine los ajustes y los pronósticos en la gráfica para determinar si es probable que los pronósticos sean exactos. Los ajustes deberían seguir los datos de cerca, especialmente al final de las series. Si los ajustes se alejan de los datos al final de las series o si la línea de tendencia en los pronósticos no coincide con el flujo general de los datos, es posible que la tendencia subyacente aún siga ajustándose a los datos. Intente recolectar más datos para determinar si los cambios en la tendencia subyacente son a corto plazo o parecen ser a largo plazo.

Incluso si sus pronósticos parecieran ser exactos, usted debería ser precavido con la proyección de los pronósticos que se extiendan demasiado en el futuro. Generalmente usted debería pronosticar sólo 6 períodos en el futuro.

En esta gráfica de suavización, la tendencia parece cambiar al final de las series. La línea de tendencia en los pronósticos no es tan inclinada como la tendencia general a largo plazo en los datos, pero dicha diferencia se debe a que el modelo corrige el cambio de tendencia al final de las series. Los pronósticos predicen una tendencia ligeramente alcista de las ventas para los siguientes 6 meses.