Calcula el error cuadrático medio de raíz geométrica raíz (GRMSE) entre el pronóstico y los eventuales resultados.
Sintaxis
GRMSE(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
- La serie de tiempo es homogenea o igualmente espaciada.
- Las series de tiempo X y F deben ser de tamaños idénticos.
- Las series de tiempo X o F pueden incluir observaciones con valores faltantes (e.g. #N/A o espacio en blanco).
- Las observaciones con valores faltantes en Y or F se excluirán del cálculo GRMSE.
- El error cuadrático medio de raíz geométrica (GRMSE) se define así:
$${\displaystyle{\mathrm{GRMSE}= \sqrt[2N]{\prod_{t=1}^{N}e_t^2}=\sqrt[2N]{\prod_{t=1}^{N}(y_t-f_t)^2}}}$$ - El GRMSE es más robusto que RMSE y menos afectado por valores atípicos.
- La principal desventaja es la escala de dependencia. Si el pronóstico de tarea incluye objetos con diferentes escalas o magnitudes entonces la medida GRMSE no se puede aplicar.
- La función GRMSE esta disponible comenzando con la versión 1.65 HAMMOCK.
Ejemplos
Ejemplo 1:
|
|
| Fórmula | Descripción (Resultado) |
|---|---|
| =GRMSE($B$3:$B$21;$C$3:$C$21) | GRMSE (0,099035) |
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
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
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