Análisis de series temporales en Excel para estimación de calidad y análisis de errores

El análisis de series temporales es un elemento central de la estadística, especialmente en contextos económicos. Para desarrollar una comprensión sólida de análisis de errores y estimación de calidad en Excel, se te guiará a través de un caso práctico en esta guía. Esto se llevará a cabo utilizando un estudio de caso de un proveedor de automóviles. Aprenderás cómo comparar pronósticos con valores reales y cómo cuantificar la calidad de tus pronósticos a través de análisis de errores.

Principales Conclusiones

• Aprenderás cómo comparar pronósticos y valores reales en Excel.
• Conocerás qué medidas de error se utilizan para evaluar la calidad de los pronósticos.
• Al final podrás calcular el coeficiente de variación y el Error Cuadrático Medio (RMSE).

Guía paso a paso

Comienza ingresando los valores de 2019 como pronósticos y los valores de 2020 como valores reales en Excel. Asegúrate de transferir los números correctamente para establecer una base sólida para tus cálculos.

Para llevar a cabo el análisis, necesitarás los datos en bruto de ambos años. Debes asegurarte de tener los números de 2020 y luego integrar los pronósticos para 2019. Estos valores servirán como base para tus cálculos.

Ahora copia los datos en bruto de los números de 2020 a un área de trabajo y pégalo por completo. Para mantener los cálculos claramente estructurados, es recomendable crear columnas separadas para pronósticos y valores reales.

En el siguiente paso, debes restar los pronósticos de los valores reales para calcular los errores. Para hacer esto, utiliza la fórmula "Error = valor real - pronóstico". Aplica este cálculo a través de todos tus puntos de datos para cuantificar todos los errores.

Después de calcular los errores, el siguiente paso es elevar al cuadrado estos errores. Esto significa multiplicar cada error consigo mismo, lo que te dará los errores al cuadrado.

Ahora calcula la media de los errores al cuadrado. Para hacerlo, utiliza la función "Promedio" en Excel y divide la suma de los errores al cuadrado por el número de observaciones. Esto te dará el error cuadrático promedio.

Después de determinar el promedio de los errores al cuadrado, calcula la raíz cuadrada de este promedio. Esto dará como resultado el Error Cuadrático Medio (RMSE). Este valor es crucial para evaluar la calidad de tus pronósticos.

Ahora también querrás calcular el promedio de los valores reales. Para ello, nuevamente usa la función "Promedio" y selecciona los valores reales correspondientes. Este promedio es importante para la interpretación posterior del coeficiente de variación.

En el siguiente paso, calcula el coeficiente de variación (VK). El VK se calcula dividiendo el RMSE entre el promedio de los valores reales. Esto te proporcionará una representación porcentual de los errores en relación a los valores reales, lo que evalúa la calidad de tus pronósticos.

La interpretación del coeficiente de variación es esencial. Un VK de 0,08 significa una baja fluctuación relativa y, por lo tanto, una alta calidad de pronóstico. Puedes ingresar este número y tus conclusiones en una tabla de referencia para hacer los resultados más comprensibles.

En resumen, has analizado los pronósticos y valores reales en Excel a través de varios pasos. El cálculo de errores, la elevación al cuadrado, la formación de promedios y, finalmente, la determinación del coeficiente de variación son procedimientos básicos para evaluar la calidad de los análisis de series temporales.

Resumen

En esta guía has explorado cómo analizar series temporales en Excel comparando pronósticos con valores reales. Has aprendido a calcular errores, elevarlos al cuadrado y cuantificar la calidad de tus pronósticos. Al determinar el coeficiente de variación, ahora tienes la habilidad de estimar mejor los pronósticos futuros.