Interpretar os principais resultados para Suavização exponencial simples

Conclua as etapas a seguir para interpretar uma análise de suavização exponencial simples. Os principais resultados incluem o gráfico de suavização, as medidas de precisão e as precisões.

Neste tópico

Etapa 1: Determine se o modelo ajusta seus dados
Etapa 2: Compare o ajuste de seu modelo com outros modelos
Etapa 3: Determine se as previsões são precisas

Etapa 1: Determine se o modelo ajusta seus dados

Examine o gráfico de suavização para determinar se seu modelo ajusta seus dados. Se os ajustes seguirem de perto os dados reais, o modelo ajusta seus dados.

Se o modelo ajustar os dados, você pode realizar Média móvel e comparar os dois modelos.
Se o modelo não ajustar os dados, examine o gráfico de tendências ou sazonalidade. Se você notar a evidência deles, deve usar uma análise de séries temporais diferentes. Para obter mais informações, acesse Quais análises de séries temporais devo usar?.

Neste gráfico de suavização, os ajuste acompanham de perto os dados, o que indica que o modelo ajusta os dados.

Etapa 2: Compare o ajuste de seu modelo com outros modelos

Use as medidas de precisão (MAPE, DAM, e DMQ) para comparar o ajuste de seu modelo com outros modelos de séries temporais. Essas estatísticas não são muito informativas por si mesmas, mas você pode usá-las para comparar os ajustes obtidos usando-se diferentes métodos. Para todas as três medições estatísticas, valores menores normalmente indicam um modelo de ajuste melhor. Se um único modelo não tem os valores mais baixos para todas as 3 estatísticas, em geral, o MAPE é a medida preferida.

Observação

As medidas de precisão fornecem uma indicação da precisão que pode ser esperada quando se prevê um período a partir do final dos dados. Portanto, eles não indicam a precisão da previsão de mais do que um período. Se você estiver usando o modelo de previsão, não deve basear sua decisão apenas nas medidas de precisão. Também deve examinar o ajuste do modelo para garantir que as previsões e o modelo seguem os dados de perto, especialmente no final da série.

Modelo 1

Medições de Precisão

MAPE	7,265
DAM	16,621
DPM	518,119

Modelo 2

Medições de Precisão

MAPE	2,474
DAM	9,462
DPM	135,701

Principais resultados: MAPE, DAM, DMQ

Nestes resultados, todos os três números são mais baixos para o 2^o modelo comparado com o 1^o modelo. Portanto, o 2^o modelo fornece o melhor ajuste.

Etapa 3: Determine se as previsões são precisas

Examine os ajustes e as previsões do plano para determinar se as previsões tendem a serem precisas. As previsões devem seguir o fluxo geral dos dados no final das séries. Como as previsões de suavização de exponencial único são constantes, é importante que não haja uma tendência nos dados antes das previsões. Se houver uma tendência antes de as previsões, as previsões podem não ser precisas.

As previsões de suavização exponencial único são muito conservadoras porque são baseadas unicamente na mais recente estimativa do nível, e em nenhuma estimativa da tendência. No geral, você deve prever apenas 6 períodos no futuro.

Neste gráfico de suavização, os ajuste acompanham de perto os dados, especialmente no final da série. É possível esperar que as vendas estejam em cerca de 58 para os próximos 6 meses, com um intervalo de aproximadamente 52 e 65.