Calcula qué porcentaje de pronósticos queda fuera de una tolerancia definida y compáralo con un objetivo operativo. Además de la tasa principal, muestra el porcentaje dentro de tolerancia, los errores por cada 1.000 pronósticos y un intervalo de Wilson para cuantificar la incertidumbre de la proporción observada.
El intervalo de Wilson se calcula sobre la proporción observada y el valor crítico asociado al nivel de confianza.
Una tasa menor significa que una mayor proporción de pronósticos permanece dentro de la tolerancia definida. La comparación con el objetivo permite detectar desviaciones operativas sin confundirlas con métricas continuas como MAE o MAPE.
La utilidad del resultado depende de que el umbral de tolerancia sea coherente y se aplique de la misma forma a todos los casos comparados.
Si 120 de 1.000 pronósticos quedan fuera de tolerancia, la tasa de error es 12,00 %, la tasa dentro de tolerancia es 88,00 % y hay 120 errores por cada 1.000 pronósticos.
Divide el número de pronósticos fuera de tolerancia entre el total evaluado y multiplícalo por 100. La calculadora también muestra la tasa complementaria dentro de tolerancia.
Usa un umbral vinculado a la decisión de negocio, como un error absoluto máximo o una desviación porcentual aceptable, y mantenlo constante al comparar periodos.
Wilson suele comportarse mejor que el intervalo normal simple para proporciones, especialmente cuando la tasa está cerca de 0 % o 100 % o la muestra no es enorme.
No. Aquí se cuenta la proporción de pronósticos que incumplen un umbral definido. MAPE promedia errores porcentuales absolutos y responde a otra pregunta.
Introduce la tasa máxima objetivo. La interpretación mostrará la diferencia en puntos porcentuales, lo que facilita detectar si el proceso está dentro o fuera del límite operativo.
| Indicador | Interpretación |
|---|---|
| Tasa de error | Fuera de tolerancia |
| Tasa de acierto | Dentro de tolerancia |
| Wilson | Incertidumbre de la proporción |