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[Ilenny Oneisy Peguero Alcántara]

Hola a todos,

El indicador WMAPE es muy recomendado ya que como el total es ponderado se minimizan los efectos que causan los productos con una demanda muy variable. En este indicador al igual que en el MAPE hay sesgos  que son favorables a los pronósticos que son inferiores a los valores reales.

[Linse Yaanai Santos Urquia]

Hola a Todos,

Analizando los 3 indicadores, podria decir que se debe identificar el mas viable de acuerdo al tipo de datos qu ese deben analizar para obtener la mejor precision posible. En caso de analizar demandas de mayor volumen, como menciona Ilenny el WMAPE y el BIAS. En el caso de datos de menor rotacion podriamos utilizar el MAPE.

[FERNANDA CALZADO]

La recomendación del mejor indicador dependerá de lo que quieras evaluar y la naturaleza de los datos. Por ejemplo:

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) más recomendado cuando quieres una métrica intuitiva que te muestre el error en términos porcentuales y tus datos no tienen valores cercanos a 0.

Bias (Sesgo) es el más recomendado cuando quieres saber si tu modelo tiene una tendencia sistemática a sobrestimar o subestimar.

WMAPE (Weighted Mean Absolute Percentage Error) es el más recomendado cuando los datos varían mucho en tamaño y quieres evitar que los valores pequeños tengan un impacto desproporcionado en el error.

[Yessika Escalona Monsalve]

Completamente de acuerdo con ustedes colegas, debemos conocer que deseamos evaluar y conocer las tolerancias que existen en nuestros procesos, es fundamental saber si podemos quedarnos cortos en nuestros pronosticos o seria mejor sobrepasar esos valores que me indican los calculos. Adicionalmente saber si tenemos los datos historicos sufientes o debo considerar un metodo que no necesita una base robusta de informacion. 

[Luz Mery Altagracia Sánchez Ramírez]

Un saludo a todas,

Siguiendo las lineas comentadas, el indicador indoneo  dependerá del pananorama y de lo que querramos medir, en el

 caso del Wmape es uno de lo más recomendables, debido que es un calculo que mide sesgos pesistentes ya sea insuficientes o execivos.

[Yessika Escalona Monsalve]

Excelente opiniones Colegas

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