当前课程知识点：生产计划与控制 > 第三章 需求预测（1） > 第4节 预测误差 > 第4节 预测误差
在进行具体的预测之前
我们首先来看看
怎么叫预测的好或者是准
对预测的误差要学会进行评价
比如说昨天天气预报说的是
今天中午的最高温度是15度
结果到了下午两点
从郊外观象台传来的数据是12.5度
那么这个预测的误差就是2.5度
这是具体的一次的预测误差
我们定义第t期上的预测误差
就是et=Ft-Dt
就是这期的误差
是它的预测值和实际观测值的差距
有几种典型的误差评价方法
我们在这介绍一下
第一种是平均绝对偏差
MAD—mean absolute deviation
这个平均绝对偏差的算法
就是把每一期的误差取个绝对值
在这n期上进行一下平均就好了
这是平均绝对偏差
第二种算法是平均平方误差MSE
这就是我们在统计里边经常说的均方差
就是把每一期的误差取个平方
因为有平方了
也就不用取绝对值了
把这个平方求一个平均
就是把历次的平方之和除以这个n
就是均方差
第三种方式是平均绝对百分比误差
当我们关心
某些预测的相对误差水平的时候
比如A产品我们一个月卖一千台
你预测的误差如果正负50%
这个还好
正负5%的误差
如果说B产品
一个月的销量一共才100
你正负了30%
那么这个误差就太大了
所以我们用这种方式
平均绝对的百分比误差
Mean absolute percentage error
来把每期的误差除以本期的实际需求
这就是一个相对值
当然有正有负
所以我们要取一个绝对值
然后来取个平均
算成百分比
这作为一种相对的
评价预测误差的水平
下边我们来看一个预测误差的例子
有一家叫Artel的企业
它生产一种SRAM的芯片 一种内存
它有两家工厂
一家在德克萨斯州的奥斯汀
一家在加州的萨克拉门托
大家知道在半导体产业
它的产出量是很不稳定的
是受质量水平来制约的
质量控制的好一些
有效产出就多
质量控制的不好
有效产出就差一些
那么这两家工厂分别预测
他们下一周的有效产出量会是多少
我们把预测值
跟后来验证了的产出值
都放在这
大家来看一下
这两个工厂
哪一家做预测做得更好一些呢
我们直觉上来看
第一家工厂
它的预测的误差 每周的误差
分别是4 1 2 7 3 0
而第二家呢是5 0 2 3 4 4
一般人的直觉会觉得
第二家工厂稍好一些
因为第一家出了一个7的粗大的误差
但是我们如果用我们前面说过的
MAD MSE MAPE
来看一下的话
跟刚才我们这个直觉的判断
可能就有点区别
从MAD和MAPE的角度来看
好像第一家工厂误差的指标
更稍小一些
而对于MSE来讲
第二家工厂稍好一些
这就是因为第一家出了个7的粗大误差
在对预测过程的监控的时候
我们希望预测的误差
最好是在零线附近波动
你可以比较大
但是别有一段时间都是正的
或者有一段时间都是负的
那叫有偏了
比如在图形里边
左半边的这个数据
大家来看
看起来这个预测误差是很随机的
都是在零线附近波动
我们用这个中间的这条虚线
表示我们的预测的数值
到了这个图的右半边
我们发现我们预测的这个值都是偏低的
实际观测的数值都在比较高的位置
这叫有偏 系统性的偏差
遇到这种情况的时候
我们要采取改正的措施
把它纠正过来
要修正我们的预测
做一个系统化的修正
-第1节 生产系统
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-第3节 课程内容
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-第2节 学习曲线
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-第4节 预测误差
--第4节 预测误差
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-第6节 指数平滑法
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-第3节 季节因子
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-第6节 考虑订货提前期的EOQ模型
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-第3节 EOQ模型用于生产计划
-第4节 多品种轮番生产计划示例
-第5节 ABC分类库存控制
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-第3节 报童模型的扩展应用
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-第4节 应对劳动力变动（1）：入职测试与岗位匹配
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-第6节 应对劳动力变动（3）：动态平衡与激励机制
-第7节 应对物料供应变动（1）：采购管理与供应商管理
-第8节 应对物料供应变动（2）：物料管理
-第十六章测试 制造企业应对变动
