Estima el número de observaciones necesarias para medir la precisión media de un sistema de pronóstico con un margen deseado. Usa una desviación estándar esperada del error, nivel de confianza y precisión objetivo para planificar cuántos periodos, productos o casos deben evaluarse.
El resultado indica cuántas observaciones independientes se necesitan aproximadamente para estimar el error medio con la precisión indicada.
La fórmula supone una desviación estándar representativa y observaciones aproximadamente independientes. Series con autocorrelación pueden requerir más datos efectivos.
Con σ=12, margen deseado de 2 y 95 % de confianza, n=(1,96×12/2)²≈138,3, por lo que se requieren 139 observaciones.
Depende de la variabilidad del error, el margen deseado y el nivel de confianza; la calculadora usa n=(zσ/E)².
Una estimación histórica del error calculada con la misma métrica y en un periodo representativo.
Porque el tamaño requerido crece aproximadamente con el inverso del cuadrado del margen deseado.
Solo si sus errores son comparables y la combinación responde a la pregunta de evaluación; de lo contrario conviene segmentar.
Sí. Observaciones muy correlacionadas aportan menos información independiente y pueden exigir una muestra nominal mayor.
| Elemento | Uso |
|---|---|
| Entradas | Definen el escenario que se va a analizar. |
| Resultado principal | Resume la métrica central para la decisión. |
| Resultados secundarios | Ayudan a interpretar precisión, capacidad o brecha. |