Establecimiento de opciones de predicción

Grupo Atributos de datos:

• Seleccione si detectar la estacionalidad (ciclos regulares de datos) automáticamente (Automático, valor predeterminado) o manualmente (Manual). Si selecciona Manual, especifique el número de periodos de tiempo por ciclo. Por ejemplo, si los periodos de tiempo son trimestres con un ciclo anual, serán 4 periodos por ciclo.

• Seleccione si utilizar Introducir valores que faltan y Ajustar valores atípicos. Estos valores calculan los datos que faltan según los datos adyacentes y ayudan a normalizar los datos inusuales.

  Nota:

  Introducir valores que faltan utiliza la interpolación para rellenar los intervalos en los datos históricos. Al borrar esta opción, se omite el cálculo de predicción para miembros con carencias en sus datos.

  Ajustar valores atípicos utiliza un algoritmo de ajuste especial para determinar si los puntos de datos están dentro de un rango razonable en comparación con todos los demás puntos de datos de un miembro. Al borrar esta opción, la predicción puede continuar, aunque el algoritmo de predicción se puede desviar por los puntos de datos de valores atípicos.

Grupo Métodos de predicción:

• Seleccione qué métodos de predicción de series de tiempo utilizar: No estacional (no se ajusta a los datos cíclicos), Estacional (se ajusta a los datos cíclicos) o ARIMA (tanto no estacional como estacional mediante modelos estadísticos predefinidos). Consulte Previsión de serie de tiempo clásica y Métodos de previsión de serie de tiempo de ARIMA para obtener listas y más información.

  Seleccione los tres, valor predeterminado, a menos que tenga un buen motivo para no hacerlo.

• Seleccione una medida de error que utilizar al seleccionar el mejor método: RMSE, MAD o MAPE (Medidas de error de previsión de serie de tiempo).

  De nuevo, utilice el valor predeterminado, RMSE, a menos que tenga un buen motivo para utilizar otro.

Grupo Periodos de predicción:

• Seleccione si detectar los periodos automáticamente, Seleccionar periodos según el formulario de datos, o manualmente, Manual. Si selecciona Manual, especifique el número de periodos que predecir. Normalmente, el número de periodos de predicción debe ser menor que la mitad de la cantidad de datos reales.

• Seleccione un valor de Intervalo de predicción, que define un rango alrededor del valor previsto base donde el valor tiene alguna probabilidad de producirse; por ejemplo, el valor predeterminado (2,5% y 97,5%) significa que hay una probabilidad del 95% de que el valor previsto estén dentro de los percentiles 2,5 y 97,5.

  Nota:

  Intervalo de predicción determina el rango de percentiles alrededor de la predicción de caso base que se utiliza para representar las predicciones de mejor y peor caso. Por ejemplo, un intervalo de predicción de 2,5% a 97,5% calcula que el 95% de las veces el valor previsto se producirá realmente entre los límites inferior y superior; el 5% de las veces el valor estará fuera de estos límites.

  Estos valores de percentil inferior y superior también se utilizan para indicar los valores previstos de peor y mejor caso. Para un miembro de cuenta de tipo Ingresos, el peor y mejor casos se asignan a los valores de percentil inferior y superior, respectivamente. Para un miembro de la cuenta de gastos, los casos se reservan; el mejor caso se asocia al límite inferior (p. ej., 2,5%) y el peor caso se asocia al límite superior (p. ej., 97%).

Haga clic en Predeterminado para almacenar valores en todos los separadores como valores predeterminados de la aplicación.

Haga clic en Aceptar para almacenar los valores en todos los separadores como valores predeterminados individuales solo para este formulario.

Haga clic en Restablecer en cualquier momento para restaurar los valores predeterminados predefinidos incluidos con Planificación predictiva o los valores predeterminados de la aplicación establecidos con Predeterminado. De esta forma, se restablecen todos los separadores del cuadro de diálogo.