Question

1. which forecast accuracy measure expresses error as a percentage? * 10 point

a. rmse
b. mean error
c. mape
d. standard deviation

1. if two forecasting methods are compared, which one performs better? * 10 points

a. the one with higher rmse and mape
b. the one with lower rmse and mape
c. the one with higher forecast values
d. the one with more complex calculations

Explanation:

Question 9

• RMSE (Root Mean Squared Error) mide el error en las mismas unidades que la variable, no en porcentaje.
• Mean Error (Error Medio) también está en las unidades originales, no en porcentaje.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) expresa el error como un porcentaje, ya que calcula el promedio de los errores absolutos relativos (divididos por el valor real) y los multiplica por 100 para obtener un porcentaje.
• Standard Deviation (Desviación Estándar) mide la dispersión de datos, no específicamente el error de pronóstico como porcentaje.

• RMSE y MAPE son medidas de error en pronósticos. Un valor más bajo de estas medidas indica que los errores son menores, lo que significa que el pronóstico es más preciso.
• Una "mayor RMSE y MAPE" (opción A) indica más error, por lo que es peor.
• Los "valores de pronóstico más altos" (opción C) no indican mejor desempeño, ya que el desempeño se mide por la precisión (error), no por la magnitud del pronóstico.
• "Cálculos más complejos" (opción D) no garantizan un mejor desempeño; la complejidad no se relaciona directamente con la precisión del pronóstico.

Answer:

C. MAPE

Question 10