MAE ו־RMSE שניהם זורקים את הסימן של השגיאה. תחזית גבוהה ב־2 ותחזית נמוכה ב־2 מקבלות אותו ציון. כשמחליטים כמה מלאי להזמין, הסימן הזה הוא רוב מה שחשוב: גבוה מדי וזורקים סחורה, נמוך מדי ומפסידים מכירות שאף פעם לא רואים.
הטיית תחזית היא המדד ששומר על הסימן. הרשימה הזו מחשבת אותה על שמונה ימי ביקוש.
שתי תחזיות, שמונה ימים
הביקוש בשמונה ימים: 12, 9, 15, 10, 14, 11, 13, 10, סך הכול 94. השגיאה היא התחזית פחות הערך בפועל, אז שגיאה חיובית אומרת שהתחזית הייתה גבוהה מדי.
| יום | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ביקוש | 12 | 9 | 15 | 10 | 14 | 11 | 13 | 10 |
| תחזית H | 15 | 10 | 17 | 13 | 15 | 13 | 16 | 11 |
| שגיאה H | +3 | +1 | +2 | +3 | +1 | +2 | +3 | +1 |
| תחזית N | 15 | 7 | 12 | 12 | 15 | 10 | 10 | 13 |
| שגיאה N | +3 | −2 | −3 | +2 | +1 | −1 | −3 | +3 |
לפי ציוני הדיוק הרגילים, H היא התחזית הטובה יותר. ה־MAE שלה 2.00 מול 2.25 של N, וה־RMSE שלה 2.18 מול 2.40. בוחרים לפי MAE, בוחרים ב־H.
הטיה: לשמור על הסימן
הטיה היא השגיאה הממוצעת, עם הסימנים:
bias = Σ (forecast − actual) / n
אצל H השגיאות מסתכמות ב־16+, אז ההטיה היא 16 / 8 = 2.00+ יחידות ליום. אצל N הן מסתכמות ב־0, אז ההטיה שלה 0.00. ההחטאות שלה הולכות לשני הכיוונים ומתקזזות. של H הולכות כולן לאותו כיוון.
כחלק מהביקוש, הטיה באחוזים היא Σ (תחזית − בפועל) / Σ בפועל = 16 / 94 = 17.0 אחוז. תחזית H מתכננת 17 אחוז יותר ממה שנמכר. אם התחזית קובעת את ההזמנה, אלה 17 אחוז מלאי שנקנו בשביל אף אחד.
שימו לב למוסכמת הסימן כשמשווים כלים. יש שמגדירים שגיאה כבפועל פחות תחזית, וזה הופך את הסימן של כל מה שכאן.
אות המעקב
הטיה על חלון קבוע עונה על השאלה בדיעבד. אות המעקב מחפש אותה תוך כדי, יום אחרי יום: הסכום המצטבר של השגיאות חלקי הסטייה המוחלטת הממוצעת המצטברת, MAD, שהיא ה־MAE עד עכשיו.
TS = Σ errors / MAD
תחזית לא מוטה מושכת כל הזמן את הסכום המצטבר בחזרה לאפס, אז האות משוטט סביב אפס. תחזית מוטה ממשיכה להוסיף לו. סף התראה נפוץ הוא אות מעקב מחוץ ל־±4.
אצל H אות המעקב הולך 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8. הוא מגיע להתראה ביום 4. אצל N הוא הולך 1.00, 0.40, 0.75−, 0.00, 0.45, 0.00, 1.40−, 0.00, אף פעם לא קרוב לקו.
למה הטיה היא השגיאה הכי זולה לתקן
לשגיאת תחזית יש שני חלקים. החלק האקראי הולך לשני הכיוונים, ורק מודל טוב יותר מוריד אותו. ההטיה הולכת לכיוון אחד, ואפשר להוריד אותה בחיסור.
לוקחים את תחזית H ומחסירים את ההטיה של 2 מכל יום. השגיאות הופכות ל־1+, 1−, 0, 1+, 1−, 0, 1+, 1−. ה־MAE יורד מ־2.00 ל־0.75 וה־RMSE מ־2.18 ל־0.87. זה הרבה יותר טוב מ־N, וזה הגיע מחיסור אחד, לא ממודל חדש.
המלכודת היא שהטיה שנמצאה בעבר עוזרת רק אם היא ממשיכה. לפני שמחסירים אותה, כדאי להבין מאיפה היא באה. מקור נפוץ בקמעונאות הוא אימון על מכירות במקום על ביקוש: ביום שהמלאי נגמר, המכירות שנרשמו נמוכות ממה שאנשים רצו, ותחזית שמתאמנת עליהן לומדת הטיה לכיוון השני, נמוכה מדי. המקרה הזה מחושב ברשימה על ביקוש מצונזר.
הכלל המעשי הוא לדווח הטיה ליד MAE או RMSE, תמיד. אחד אומר כמה גדולות ההחטאות. השני אומר אם כולן נוטות לאותו כיוון, ורק אותו אפשר לתקן בחינם.