Como calcular o erro percentual médio absoluto (mape) no excel

Uma das métricas mais comumente usadas para medir a precisão da previsão de um modelo é MAPE , que significa erro percentual médio absoluto .

A fórmula para calcular o MAPE é a seguinte:

MAPE = (1/n) * Σ(|real – previsão| / |real|) * 100

Ouro:

• Σ – um símbolo sofisticado que significa “soma”
• n – tamanho da amostra
• real – o valor real dos dados
• previsão – o valor esperado dos dados

MAPE é comumente usado porque é fácil de interpretar e explicar. Por exemplo, um valor MAPE de 11,5% significa que a diferença média entre o valor previsto e o valor real é de 11,5%.

Quanto menor o valor do MAPE, melhor o modelo é capaz de prever os valores. Por exemplo, um modelo com MAPE de 2% é mais preciso do que um modelo com MAPE de 10%.

Como calcular o MAPE no Excel

Para calcular o MAPE no Excel, podemos realizar os seguintes passos:

Passo 1: Insira os valores reais e os valores previstos em duas colunas separadas.

Etapa 2: Calcule o erro percentual absoluto para cada linha.

Lembre-se de que o erro percentual absoluto é calculado da seguinte forma: |previsão real| / |real| * 100. Usaremos esta fórmula para calcular a porcentagem de erro absoluto para cada linha.

A coluna D mostra a porcentagem de erro absoluto e a coluna E mostra a fórmula que usamos:

Repetiremos esta fórmula para cada linha:

Etapa 3: Calcule o erro percentual absoluto médio.

Calcule o MAPE simplesmente encontrando a média dos valores na coluna D:

O MAPE deste modelo acaba sendo de 6,47% .

Uma nota sobre o uso do MAPE

Embora o MAPE seja simples de calcular e interpretar, existem algumas desvantagens potenciais no seu uso:

1. Como a fórmula para calcular o erro percentual absoluto é |previsão-real| / |real| isso significa que não será definido se algum dos valores reais for zero.

2. O MAPE não deve ser usado com dados de baixo volume. Por exemplo, se a demanda real de um item for 2 e a previsão for 1, o valor percentual absoluto do erro será |2-1| / |2| = 50%, o que faz com que o erro de previsão pareça bastante alto, mesmo que a previsão esteja errada apenas em 1 unidade.

Outra forma comum de medir a precisão da previsão de um modelo é o MAD – desvio médio absoluto. Aprenda como calcular MAD no Excel aqui .

Recursos adicionais

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