Kā MAPE tiek izmantots prognozēšanā?
Kā MAPE tiek izmantots prognozēšanā?

Video: Kā MAPE tiek izmantots prognozēšanā?

Video: Kā MAPE tiek izmantots prognozēšanā?
Video: Методы производственного анализа. Бережливое производство 2024, Jūlijs
Anonim

Vidējā absolūtā procentuālā kļūda ( KARTES ) ir statistikas rādītājs, kas parāda, cik precīzi a prognoze sistēma ir. Tas mēra šo precizitāti procentos, un to var aprēķināt kā vidējo absolūto procentuālo kļūdu katram laika periodam mīnus faktiskās vērtības, kas dalītas ar faktiskajām vērtībām.

Līdzīgi var jautāt, kas ir MAPE prognozēšanā?

Vidējā absolūtā procentuālā kļūda ( KARTES ), kas pazīstams arī kā vidējā absolūtā procentuālā novirze (MAPD), ir a prognozēšanas precizitātes mērs prognozēšana metode statistikā, piemēram, tendenču novērtēšanā, ko izmanto arī kā zaudējumu funkciju mašīnmācīšanās regresijas problēmām.

Turklāt, vai vēlaties augstu vai zemu MAPE? Kopš KARTES ir kļūdas mērs, augsts cipariem ir slikti un zems cipariem ir labi. Pārskatu sniegšanas nolūkos daži uzņēmumi būs tulkojiet to precizitātes skaitļos, atņemot KARTES no 100.

Turklāt kāda ir laba MAPE prognozēšanai?

Ir bezatbildīgi noteikt patvaļīgu prognozēšana veiktspējas mērķi (piemēram, KARTES <10% ir lieliski, KARTES <20% ir Labi ) bez jūsu datu prognozējamības konteksta. Ja Jums ir prognozēšana sliktāk par na ï ve prognoze (Es to sauktu par “sliktu”), tad skaidri jūsu prognozēšana process ir jāuzlabo.

Kāpēc tiek izmantots MAPE?

Vidējā absolūtā procentuālā kļūda ( KARTES ) ir viens no visizplatītākajiem lietotas prognožu precizitātes mēri, pateicoties tā priekšrocībām, piemēram, mēroga neatkarībai un interpretējamībai. Tomēr, KARTES ir būtisks trūkums, jo tas rada bezgalīgas vai nenoteiktas vērtības nulles vai tuvu nullei faktiskajām vērtībām.

Ieteicams: