GMSE – Error Cuadrático Medio Geométrico

Calcula el error cuadrático medio geométrico (GMSE) entre el pronóstico y los eventuales resultados.

Sintaxis

GMSE(X, F)

X

es el resultado eventual de los datos de muestra de las series de tiempo (un despliegue de celdas unidimensional (e.g. fila o columna).

F

es el pronóstico de datos de series de tiempo (un despliegue de celdas unidimensional (e.g. fila o columna).

Observaciones

1. La serie de tiempo es homogenea o igualmente espaciada.
2. Las series de tiempo X y F deben ser de tamaños idénticos.
3. Las series de tiempo X o F pueden incluir observaciones con valores faltantes (e.g. #N/A o espacio en blanco).
4. Las observaciones con valores faltantes en Y or F se excluirán del cálculo GMSE.
5. 4. El error cuadrático medio geométrico (MSE) se define así: $${\displaystyle{\mathrm{GMSE}= \sqrt[N]{\prod_{t=1}^{N}e_t^2}=\sqrt[N]{\prod_{t=1}^{N}(y_t-f_t)^2}}}$$
6. El GMSE es más robusto para valores atípicos que el MSE.
7. En general, la mayor ventaja de la media geométrica es que la media absoluta de dos métodos o modelos puede compararse calculando su media geométrica. Si una media geométrica es 10 y la otra es 12, puede inferirse que el error medio absoluto de los dos segundos métodos es 20% más alto que el de los primeros.
8. La mayor desventaja es la escala de dependencia. Si el pronóstico de tareas incluye objetos con diferentes escalas o magnitudes entonces la medida GMSE no se puede aplicar.
9. La función GMSE esta disponible comenzando con la versión 1.65 HAMMOCK.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Mean squared error.

Referencias

• R.J. Hyndman, A.B. Koehler, "Another look at measures of forecast accuracy", International Journal of Forecasting, 22 (2006), pp. 679-688.
• James Douglas Hamilton; Time Series Analysis; Princeton University Press; 1st edition(Jan 11, 1994), ISBN: 691042896.
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series; John Wiley & SONS; 2nd edition(Aug 30, 2005), ISBN: 0-471-690740.
• D. S.G. Pollock; Handbook of Time Series Analysis, Signal Processing, and Dynamics; Academic Press; Har/Cdr edition(Nov 17, 1999), ISBN: 125609906.