Interpretar los resultados clave para la Suavización exponencial simple

Complete los siguientes pasos para interpretar un análisis de suavización exponencial simple. 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.

Si el modelo se ajusta a los datos, usted puede realizar Promedio móvil y comparar los dos modelos.
Si el modelo no se ajusta a los datos, examine la gráfica en busca de tendencias o estacionalidad. Si observa evidencia de estas, 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 pronósticos deberían seguir el flujo general de los datos al final de las series. Debido a que los pronósticos de una suavización exponencial individual son constantes, es importante que no haya tendencia alguna en los datos antes de los pronósticos. Si hay una tendencia antes de los pronósticos, estos pudieran no ser exactos.

Los pronósticos de una suavización exponencial individual son muy conservadores debido a que se basan únicamente en la última estimación del nivel y no en una estimación de la tendencia. Generalmente usted debería pronosticar sólo 6 períodos en el futuro.

En esta gráfica de suavización, los ajustes siguen estrechamente a los datos, particularmente al final de las series. Usted puede esperar que las ventas se ubiquen alrededor de 58 para los siguientes 6 meses con un intervalo de aproximadamente 52 y 65.