Насколько хорош прогноз?

Ошибка каждого прогноза равна

.

Мы будем ожидать, что в результате хорошей процедуры прогнозирования, мы получим небольшие ошибки, а в результате плохой процедуры мы получим большие ошибки. Поэтому, нам представляется разумным использовать критерий, основанный на ошибках, , чтобы сравнить различные методы прогнозирования. Заметьте, что имеется только ошибок, потому что значения нет, так как у нас нет прогноза для , во время 0.

Два критерия являются самыми обычными.

· Среднеквадратическая ошибка или MSE есть среднее значение квадратов ошибок, то есть .

· Тогда как средняя абсолютная ошибка или MAE есть среднее значение абсолютного значения ошибок, .

(Вспомните, что означает абсолютное значение , то есть, значение, знак минуса которого не принимается в расчёт, если таковой существует.)

Например, значение MSE экспоненциальных прогнозов временного ряда продаж корма для кошек (с ), приведённое в Таблице 9.1, следующее:

,

Тогда как MAE таково:

.

Дата добавления: 2015-10-13