Hello everyone, तो आज का हमारा topic है Forecasting Errors तो Forecasting Errors हम कैसे measure कर सकते हैं तो topic का नाम है हमारा Forecasting Errors या फिर Measuring of Forecasting Errors ठीक है जी, तो error हम, तो error का क्या मतलब है दिके error का क्या मतलब है, mistake, गलती और technical terms में हम क्या बोलते हैं difference between observed value and its true value तो क्या हमारे पास error आ जाता है ठीक है जी तो forecast error क्या है forecast error है हमारे पास difference between actual demand and forecast clear है अच्छा अगर आपके पास deviation पूछ लेते हैं तो error और deviation का यहाँ पे same meaning है clear है जी तो forecast error हम क्या बोरे है difference between actual demand और forecast यानि की actual demand minus forecast उनका difference क्या है forecast error clear तो forecast error का formula क्या बन गया forecast error equals to dt minus ft इतना clear है तो dt हमारे पास क्या है actual demand और ft के हमारे पास क्या है forecast तो आप इसको a b c x y z कुछ भी अपने मर्जी से notation दे दिजे तो meaning तो चेंज नहीं होगा मीनिंग वही रहेगा actual demand minus forecast clear है इतना तो forecast error हमारे पास आगया अच्छा उसके आद अगर हमारे पास DT की value FT से जादा है यानि की demand हमारी यह वाली चीज क्या है बड़ी है किस से FT से तो बड़ी value minus छोटी value positive में आएगी 10 minus 5 तो positive में आएगा error clear है इतना तो error हमारे पास क्या है positive में आजाएगा वैसी अगर DT और FT की value सेम आ रही है जो हम forecast हमने निकाल ली questions में अगर वो सेम आ रही है हमारी actual demand के तो error के आ जाएगा 0 ठीक है जी उसके बाद अगर DT की value जो हमारे पास actual sales रही है actual demand रही है वो आ रही है कम किस से कम आ रही है FT यानि की forecast value से आ रही है कम तो क्या होगा error negative में यह वाली वैल्यू बड़ी है यह वाली छोटी है 5-10 नेक्टी में एरर इतना क्लियर जी ओके तो उसके बाद क्या है एग्जांपल हम देख लेते हैं फोरकास्टिंग एरर्स क्या हम कहना चाह रहे हैं देखिए हमारे पास मंत कीवन है जनवरी, फर्वरी, मार्च, अप्रेल, वैसे ही demand उन months की given है, forecast उन months की given है, तो simple अगर आपसे पूछ लेता है, जनवरी मेने की error आप निकाल के दीजिये हमें, या deviation पूछ लेता है, क्या आया ही जनवरी month की, तो क्या जाएगी, हमने क्या पढ़ा error, difference between demand and forecast, यानि की demand minus forecast हम कर देंगे, वो हमारे पास क्या जाएगा, error. इतना clear है तो error क्या जागा January के month में 100-50, 50, 120-150,-30, clear है जी, March के month में error कितना आगेगा 90-40, 50 आगेगा, और अप्रेल में 50-100 यानि की minus 50 तो ये इस तरह से हम error या फिर deviation भी बोलते है अरर को हम निकाल सकते हैं ओके तो अगर आप confused मत होईए error यहाँ पे हम forecast error की बात कर रहे हैं ठीक है जी तो ये error जो है forecast error यहाँ पे आप forecast लिख लिखे जिये इतना clear है जी अच्छा तो आज हम पढ़ने वाले है different types of forecast errors तो उसमें एक चीज कॉमन रहेगी क्या कॉमन चीज रहेगी DT-FT उन सभी हम जो आज forecasting errors पढ़ेंगे उन फॉर्मुले में ये चीज कॉमन रहेगी बाकी किसी फॉर्मुले में हमसे mean पूछा हो सकता है percentage पूछा हो सकता है या कोई और चीज पूछी हो सकती है लेकिन एक चीज जो कॉमन रहेगी वो ये चीज कॉमन रहेगी that is जो हमारा error है क्योंकि हम error की हम बात करने वाले हैं आज different types of forecasting errors तो forecasting error का हमने यहाँ पे meaning clear कर लिया है ठीक है जी तो different types के हमारे पास forecasting errors कौन-कौन से हैं तो first हमारे पास है running sum of forecast error तो इसको short form में RSFE बोलते हैं ठीक है जी दूसरा है हमारे पास mean absolute deviation, MAD बोलते हैं इसको, तीसरा है हमारे पास mean absolute percentage error, MAPE बोलते हैं, उसके बाद है हमारे पास mean scare error, MSE, bias और mean forecast error, MFE बोलते हैं इसको, और sixth है हमारे पास tracking signal, TS बोलते हैं, ठीक है जी? तो सबसे बहला forecasting error जो है हमारे पास, running some of forecast error, तो इसका क्या formula है submission t1 से लेकर n तक dt-ft तो देखिए submission का क्या मतलब होता है submission का मतलब होता है addition of all terms ठीक है जी तो running sum और forecast error में क्या है हमारे पास जो हमारे पास different different months के जो errors आएंगे उन सभी errors का हम sum ले लेंगे तू क्या जेग हुमारे पास आरे से फी फॉर एग्जांपल हमने अभी यह पड़ा था भी फोरकास्ट एरर कैसे निकाला जनवरी फर्वरी मार्च और अप्रेल का ठीक है जी तो एरर हमारे पास यह आगे डिफरेंट मन्स के तो इसका अगर हम समीशन यानि कि इन सभी एरर का अगर हम एड कर दें अभी हम इसके questions करेंगे उसमें clear हो जाएगा तो अभी आप इतनी tension मत लीजिए तो second हमारे पास forecast error क्या है mean absolute deviation यानि की mad तो mad क्या हमारे पास आपको ये average forecast error देगा ठीक है जी तो average का क्या मतलब है average अगर तीन बच्चों का class में मान लीजिए maths में मार्क्स आते हैं 70, 80 और 60 तो क्या करते हैं हम उनका average ले लेते हैं तो average कैसे लेते हैं 70, 80 और 60 तीनों को add करके divided by 3 इस तरह सी करते हैं average तो same यहाँ पे mad में क्या है हमने average ले लेना है absolute deviation का तो absolute deviation क्या चीज़ है absolute deviation में मैंने यहाँ पे लिखा है neglect neglect negative sign तो इसका क्या मतलब है देखिए हम डेविशन की बात कर रहे हैं यानि कि एरर तो एरर हमने क्या पड़ा डिफरेंस बिटीन यूर डिमांड एंड फोरकास्ट वैल्यू अगर हमारे पास आगे एप्सलूट लगा जाए यानि कि हमने नेगेटिव साइन को कंसीडर नहीं करना इट मींस हमने क्या करना है मोडलस यानि कि मोड लेना है उस एरर का तो नेगेटिव साइन हमारे पास अ हट जाएगा ऑटोमेटिकली ठीक है जी तो क्या फॉर्मूला बन जाएगा मैड का समिशन टी वांट लेकर एन डीटी माइनस एफटी का मोड डिवाइड बाइ एन तो एन के हमारे पास जो नंबर ऑफ मंथ्स है ठीक है जी यहां पर जैसे वांट डू टी फॉर्म एंस है तो एन क्या होगा हमारे पास फॉर इतना क्लियर है अ इसको हम add कर देंगे लेकिन negative sign इसमें consider नहीं करेंगे यानि कि सब भी जो result आएंगे वो positive में आएंगे error mad के case में तो mad हमारे पास एक important forecast error है इसके questions भी आयो है mad और bias के उपर काफी questions देखने को मिल जाएंगे आपको तो third हमारे पास क्या है forecast error mean absolute परसेंटेज एरर तो यह क्या चीज है इटीज अमीन ऑफ परसेंटेज डेविशन ऑफ फोरकास्टी डिमांड फ्रॉम देखिए कुछ नहीं है जो आपने एरर निकाला ठीक है जी एरर निकाला उसका मोड लेना है डिवाइडिट बाई जो आपका एक्चुल डिमांड है ठीक है जी और मल्टिप्लाई कर देना है 100 से क्योंकि हम परसेंटेज निकाल रहे हैं तो जैसे हमारे 300 marks आते हैं out of 500 तो percentage हम कैसे निकालते हैं 300 into 100 divided by 500 तो जो भी हमारे पास answer आएगा उसको percentage में लिख लेते हैं ठीक है जी इसलिए हमने यहाँ पर 100 से multiply किया है तो जो हमारे पास mean absolute percentage error है simple है जो आपका mad आया ठीक है जी वान बायेन कोमन बाहर निकाल लिया जी, वान बायेन वही रहेगा, डीड डीटी माइनस सेफ्टी का मोड वही रहेगा डिवाइटेड वाइट डीटी कर देना है और मल्टिप्लाइब वाइट हंड्रोड कर देना है तो हमारे पास परसेंटेज आ जाएगी वही कि हमने वान बाय एन बाहर निकाल लिया डीटी माइनस सेफ्टी का मोड रहा है नीचे तो मीन स्केर एरर क्या है? average of squares of all errors in forecast ठीक है जी तो इसमें भी वही चीज़ है DT-FT रहेगा तो स्केर हम हो रहे हैं तो simple उसका स्केर हो जाएगा divided by N जितने भी हमारे पास number of months होंगे तो इसमें भी इतनी problem नहीं होगी उसके बाद है fifth bias तो bias को mean forecast error भी बोलते हैं तो बायस क्या हमारे लिए मेज़र करता है ओवर एस्टीमेशन या अंडर एस्टीमेशन तो ओवर एस्टीमेशन अभी हम पढ़ते हैं क्या चीज़ें तो अगर हमारे पास पोजिटिव बायस आता है मतलब बायस का जैसे यह फॉर्मुला है अगर यह पोजिटिव में आती ह जो error आएगा positive में आएगा तो positive में ठीक है जी negative में आएगा error negative में तो उनका हम addition कर देंगे clear तो अभी हम करेंगे positive bias देखे positive bias कब होगा जो हमारे पास जो उपर number आ रहा है ये चीज positive में आएगी ठीक है न अगर positive में आएगी उपर वाली चीज divided by जो जितने भी हमारे पास number of months है है तो रिजल्ट हमारे पास पॉजिटी में आएगा तो कहने का क्या मतलब है ऊपर कब आएगी पॉजिटी में वैल्यू जब हमारे पास यह चीज डिमांड जो है बड़ी होगी किससे फोरकास्ट से ठीक है ना यह वाली चीज बड़ी है फोर डिमांड यह मान लीजिए टेन एडमाइनस फोरकास्ट की वैल्यू है फाइव सपोस्ट 10-5 तो पॉजिटी में आएगी प्लस 5 यानि कि डिमांड तो वो positive में आईगा bias यानि कि हम forecast की value कम रख रहे हैं जो हमने forecast की value निकाली वो कम आई clear तो कम आई का क्या मतलब है हम underestimation कर रहे हैं मतलब हम कम निकाल रहे हैं उसकी value तो हमने क्या किया कहा positive bias क्या है underestimation positive bias का क्या मतलब है underestimation यह चीज clear है अगर हमारे पास demand बड़ी होगी forecast से यानि कि forecast की value हम क्या रख रहे हैं कम clear तो हमारे पास underestimation हो जाएगी अगर हमारे पास negative bias आता है negative bias में क्या होगा forecast बड़ा होगा demand से ठीक है तो forecast की value हमारी ज्यादा आ रही है demand से यानि कि हम over estimate कर रहे हैं ठीक है ओके तो हमारे पास 6 type का forecast error क्या है tracking signal तो देखे tracking signal क्या करता है monitors the performance of forecast model and it indicates whether the model needs to be revised or not simple इसका formula है tracking signal का submission t1 से लेके n तक dt-ft divided by mad अगर आप दियान से देखे जो ये term है denominator में यह रनिंग सम फोरकास्ट एरर है जो अभी हमने पीछे पढ़ा है तो रनिंग सम फोरकास्ट एरर डिवाइडिड बाई मैड भी बोलते हैं ट्रैकिंग सिगनल को ठीक है जी तो यह चीज क्या है RSFE तो इसलिए यहाँ पे RSFE डिवाइडिड बाई मैड लिख लिया इतना क्लि forecasting model की उसको revise करना चाहिए है या नहीं तो वो कैसे पता लगेगा जब हमने किसी month की tracking signal की value निखाली ठीक है तो कुछ value आ जाएगी 2, 3, 4, 5, 6 जितनी भी इस formula से ठीक है अगर वो value ज्यादा आ रही है इसकी upper limit से तो हम क्या बोलेंगे the model needs to be revised ठीक है तो इसकी up button limit क्या है 3 into under root of msc यानि की mean square error तो इतना कुछ इतना नहीं पुछेंगे अगर पूछ लेते हैं तो आपको पता है simple वो tracking signal पूछ लेंगे इस formula से निकालने के लिए gate में तो इसका हम question करते हैं आज तो आज वाला जो हम question करने वाले हैं वो simple exponential method के उपर base होगा वैसे forecast error simple moving average से भी आ सकता है weighted moving average method से भी पूछ सकते हैं या simple moving average simple exponential method तो method कोई भी पूछ सकते हैं ठीक है जी तो आज वाला हम जो करेंगे simple exponential method के उपर होगा या फिर simple आपको month दे देंगे, demand दे देंगे forecast दे देंगे और पूछ लेंगे mad क्या है, bias क्या है tracking signal क्या है, means क्या है तो वो depend करता है तो आज वाला हम जो करेंगे simple लुपल एक्सपोरेंशल मैथड यानि कि जो हमने अल्फा वाला जो मैथड किया था उसके ऊपर बेस्ट होगा इतना क्लियर ओके फैंड्स तो आज फोरकास्टिंग एरर का हम एक कर लेते हैं नुमेरिकल तो देखिए इस क्वेश्चन में क्या हमारे पास इन फोरकास्ट मोडल एड द एंड ऑफ पीड़ थर्टीन फोरकास्ट वैल्यू दिग्जी है पीड़ 14 की 75 लियर एक्चल वैल्यू यानि कि डिमांड दी है 14 से लेके 16th period तक की 100 simple exponential parameter यान की alpha given है पूछ रहा है forecast 16th period की और all 6 forecasting errors तो इस question में हम जो भी हमने 6 के 6 forecasting error पढ़े हैं उसको हम करेंगे calculate तो इसमें period 14, 15, 16 given है clear फोरकास्ट वैल्यू 14 की इतनी है 75, तो 75 यहाँ पे मैंने लिख दी है, 14 से लेके 16 तक की जो एक्चुल वैल्यू, एक्चुल सेल्स, डिमांड एक ही बात है, तो कितनी दी गई है 100, ठीक है जी, यहाँ पे मैंने लिख दी, तो सबसे वहले तो पूछ रहा है फोरकास्ट निक ठीक है जी उसके बाद all six parameters तो forecast हमने निकाली हुआ है तो इसको हम जल्दी से कर लेते हैं किसी period की forecast निकाली है उससे पिछले period की forecast plus alpha उससे पिछले पीरियोड की demand माइनस forecast तो जो भी forecast है इसकी calculate कर लिजिए 16 पीरियोड की forecast निकालने के लिए हमने 15 पीरियोड की पहले forecast निकाल ली इतनी आगी यहाँ पे put कर दिजिए 16 पीरियोड की कितनी आगी बताने की ज़रूरत नहीं है यह चीज है तो कैलकुलेट करके बताइए कितना गया तो फिर सिक्स्टीन पीड़ की फोरकास्ट आगे 93.75 तो यहां पर पूट कर दीजिए 93 ए पॉइंट सेवन फाइव तो हमने क्या करना है सभी तरह के एरर्स निकालने है फोरकास्टिंग पर तो सबसे वहले हम कौन सा निकालेंगे रणिंग समवाला है अ रनिंग सम फोरकास्ट एरर तो क्या चीज है देखिए इतना हमने टेवल बना दिया उसके बाद हम एक और चीज एड कर लेंगे इसमें तो क्या है एरर क्या है DT-FT क्लियर है इतना डिमांड और फोरकास्ट का डिफरेंस 100-this term 25 100-this term 12.5 100 minus this term 94, 6.25 ठीक है जी इतना clear है उसके बाद running sum हमने पढ़ा था क्या चीज है वान से लेके एन तक DT-FT का जो सम है यानि कि DT-FT हर एक मेने के जो आ रहे हैं यहाले इनका समीशन तो समीशन यानि कि एड कर ले इनको सभी को क्या जाएगा 25 प्लस 12.5 प्लस 6.25 43.75 तो इतना clear है 43.75 यह हमारा आ गया running some forecast error तो second हमने निकालना था mad मैं मतलब मीन एप्सलूट डेविशन उसका क्या फार्मुला था टी वांस लेकर डीटी माइनस एफ्टी का मोड डिवाइडिड बाइ एन्ड यानि की नंबर ऑफ पीरिड जितने भी आपके महीने हैं देखिए इसमें डीटी माइनस एफ्टी का मोड यानि अगर कोई नेक्� नहीं है मोड लेने की किसी भी तो सिंपल इसका जो एवरेज है सबसे पहले इनको एड कर लीजिए तो एड करके कितना रही है 43.75 ठीक है जी समिशन आफ टिस टर्म 43.75 आगी डिवाइड वाइड एंड के हमें पास थ्री ठीक है जी अगर सेवन्टीन पीरियोड होता उसकी डिमांड फोरकास्ट होती तो एन क्या हो जाता फोर ठीक है तो इस तरह से एवरिज हमने निकाल लेनी है तो एवरिज क्या जाएगी 14.58 तो इस average को हम बोल देते है mean absolute deviation यानि की mad तो इन दोनों में कोई confusion तो नहीं है अभी तो इसका एक और numerical कर लेंगे हम उसके बाद एक simple moving average पर कल लेंगे उसके बाद हम gate के questions उठाएंगे तो gate के question काफी असान लगेंगे ओके तो third type का error क्या था हमने पढ़ा mean absolute percentage error clear है तो हमारे पास पीछे पेज पे जो table था मैंने वो ही बना लिया यहाँ पे भी तो mean absolute percentage error किस तरह से हम करते थे find उसका क्या हमने पढ़ा था formula 1 by n बाहर summation t1 से लेके n तक summation किसका लेना है dt-ft के modulus का divided by dt और इसको multiply कर देना है 100 से clear तो 1 by n, n क्या हमारे पास 3 है, 1, 2, 3 इसमें कोई doubt नहीं है into summation किसका लेना है dt-ft का देखिए summation का क्या मतलब होता है addition, clear तो जो 14 period का dt-ft का mode है 25 है, clear, तो 25 नीचे क्या है, divided by जो उसकी demand है, उस period की, 25 divided by इसकी demand क्या थी, 100, इसमें कोई doubt, plus, 15th period का DT-FT क्या है, 12.5, ठीक है यहां पर लिख दिया डिवाइडेड वाइड डीटी के हैं 100 अगर यहां पर 90 होता तो 90 आया था क्लियर है प्लस सिक्स्टींथ पीरियोड का डीटी माइनस एफटी का मोडलर्स यही रहेगा रिवाइडेड वाइड उसकी डिमांड तो इसमें देख बताइए कोई नौट कर दो कि रही तो समिशन का क्या मतलब है हमने सभी को ऐड कर दिया है डिवाइड वाइड था जो उसकी डिमांड थी हर एक पीरियोड की क्लियर जी तो इसको हमने अभी सॉल्व कर लेना है क्लियर तो हंड्रड आप ले लीजिए कोमन इनको आप ऐड करिए 25 अ 16.25 x 100 तो क्या जाएगा हमारे पास अ कि 100 तो कट गया 25 प्लस ट्वेलर पॉइंट फाइव प्लस 6.25 ड्यूएडिड बाइ थ्री तो जो अंसर आएगा वह परसेंटेज में ओके तो फॉर्ट फॉर कास्टिंग एरर के हमारे पास एमेसी यानि कि मीन स्केर एरर तो यह बोलते थे इसको एवरीज ओफ सम ऑफ ऑल एरर्स तो इसका क्या फॉर्मला था अ डीटी माइनस एफटी स्केर बोल रहे हैं स्केर हो जाएगा डिवाइडिड वाइ एंड क्लियर है इतना तो समीशन हमने लेने है डीटी माइनस एफटी का और उसका स्केर कर देना है डिवाइडिड वाइ एंड तो देखें DT-FT हमें पता है क्या है first month का क्या है 25 तो क्या जाएगा 25 का square summation है क्योंकि इसलिए plus second period का क्या है DT-FT प्लस थर्ड पीरियट क्या है जीटी माइनस एफटी 6.25 इसका स्केयर डिवाइड बाइ एंड क्या हमारे पास थ्री तो इतने चीज का मीनिंग क्लियर है समिशन जीटी माइनस एफटी का ठीक है जी तो MSC क्या जाएगा कैलकुलेट कर लीजिए इसको तो हमारे पास इसी के आ गया 273.444444 अब ओके तो फिफ्ट टाइप का फोरकास्ट एरर क्या था हमारे पास बायस तो बायस का हमने क्या पड़ा था फॉर्मुला कि बायस क्या है ए शमिशन टी वांस से एन तक डीटी माइनस एफटी जैसा है वैसा ही रहेगा बाय इस लियर डिवाइड इड वाइड एन ना इसमें इसके रहना इसमें मोडले ने है तो जैसा है वैसा ही error हमने लिख लेना है clear तो submission हमने लेना है dt-ft का तो submission क्या जाएगा again इन सबी terms को हम add कर देंगे clear है अगर इसमें negative होता तो negative as it is रहता ठीक है तो अभी इसमें positive है तो सबी को हमने add कर देना है डिवाइडिड बाइ एन तो एन हमारे पास क्या है 3 क्लियर आप अंसर निकाल लिएगा इन सभी को एड करके डिवाइडिड बाइ एन की 3 करके 14.58 आजाएगा तो हमारा लास्ट फोरकास्ट एरर क्या है ट्रेकिंग सिगनल तो tracking signal क्या कहा था हमने running sum forecast error divided by MAD तो running sum forecast error क्या आया था running sum forecast error आया था इसमें 43.75 लिया है जी और MAD क्या आया था 14.58 तो tracking signal की value यहां से आ जाएगी तो tracking signal की हमारे पास value आगी approximately 3 clear है जी ok friends तो अगली वीडियो में इसका एक और हम numerical कर लेंगे उसके बाद simple moving का भी हमने करना है उसके बाद gate की questions करना है तो इस वीडियो में इतना ही जाएंद वन्दे मातरा