100 + 0,8·t + un perfil anual + ruido (σ = 4). El caso de libro: tendencia y estación.
Modelo que se dibuja
Intervalo
Hay modelos que mejoran a la base (Ingenuo estacional): el mejor, ARIMA(1,0,2)(1,1,1)[12], reduce su error un 58 %.
82 %cobertura medida del intervalo (pedías 80 %)
4,27error medio absoluto (MAE) de Holt-Winters
0,42MASE (< 1 = mejor que el ingenuo en la muestra)
5,49σ estimada por el modelo (el ruido sembrado es 4,0)
Medida en 16 orígenes del pasado (192 comparaciones): se ajusta el modelo solo con lo anterior a cada origen y se mira si lo que pasó después cayó dentro del intervalo.
1201401601802002202022-012022-112023-092024-072025-052026-03
Backtesting con origen móvil: los cuatro modelos, con las mismas pruebas
| Modelo | MAE | MASE | MAPE | Cobertura | Ancho medio | Frente a la base |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ingenuo | 16,32 | 1,61 | 10,4 | 82 % | 59,5 | -65 % |
| Ingenuo estacionalbase | 9,91 | 0,98 | 6,4 | 80 % | 29,5 | — |
| Holt-Winters | 4,27 | 0,42 | 2,8 | 82 % | 15,3 | 57 % |
| ARIMA(1,0,2)(1,1,1)[12] | 4,17 | 0,41 | 2,7 | 73 % | 13,1 | 58 % |
MAE y MASE: cuanto más bajos, mejor. Cobertura: tiene que acercarse al nivel que pediste (un 80 % que cubre el 60 % es un 80 % falso). «Frente a la base»: cuánto menos error que el mejor de los dos ingenuos (negativo = peor). Pulsa una fila para dibujar ese modelo.