예측 바이어스

Forecast bias

예측 편향은 실제 결과와 그 수량에 대해 이전에 생성된 예측 사이에 일관된 차이가 있을 때 발생한다. 즉, 예측은 너무 높거나 너무 낮은 일반적인 경향을 가질 수 있다. 좋은 예측의 정상적인 속성은 편견이 없다는 것이다.[1]

정량적 조치로서 "예측 편향"은 예측오차의 확률적 또는 통계적 속성으로 지정할 수 있다. 예측 절차의 편향에 대한 일반적인 척도는 예측 오차의 산술 평균 또는 기대 값이지만 다른 편향 측도는 가능하다. 예를 들어 중위수 편향 예측은 예측의 절반이 너무 낮고 절반은 너무 높은 예측값일 수 있다. 자세한 내용은 추정기의 치우침을 참조하십시오.

예측이 반복적으로 생성되고 있는 상황에서, 예측 시스템의 성능을 추적 신호를 사용하여 모니터링할 수 있으며, 이 신호는 주어진 시간까지 생성된 예측에 대한 자동 유지 요약을 제공한다. 이것은 시스템의 성능 저하를 감시하는 데 사용될 수 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ APICS Dictionary 12th Edition, American Production and Inventory Control Society. www.apics.org/Resources/APICSDictionary.htm에서 다운로드 가능.