Оценка точности выбранных моделей прогнозирования

Август 20, 2022

Главная
Математика
Оценка точности выбранных моделей прогнозирования

Содержание

2. Показатели точности характеризуют качество модели. О точности можно судить по величине ошибки (погрешности) прогноза. Ошибка прогноза
3. 2) Обобщающий показатель точности модели (Mean Absolute Derivation (MAD)), получен усреднением модулей абсолютных отклонений – Используют
4. 3) Относительная ошибка прогноза, выражена в процентах Показывает, насколько велика ошибка по сравнению с фактическим значением
5. 4) Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Получена усреднением модулей относительных ошибок: Позволяет сравнивать точность прогнозных оценок,
6. Механический подход к оценке качества модели Если -высокая точность модели; - точность признать хорошей; - точность
7. 5) Mean Percentage Error (MPE) – как показатель 4), но нет модуля. Значение этого показателя может
8. Все рассмотренные показатели можно вычислить 1) после того, как период упреждения закончился и имеются фактические данные
9. На практике при сравнении моделей могут использоваться: 6) Средняя квадратическая ошибка S; Или 7) , где
11. Скачать презентацию

Слайд 2

Показатели точности характеризуют качество модели.
О точности можно судить по величине ошибки

(погрешности) прогноза.
Ошибка прогноза – величина, характеризующая расхождение между фактическим и прогнозным значением показателя.
1) абсолютная ошибка прогноза –
Имеет ту же размерность, что и прогнозируемый показатель и зависит от масштаба измерения уровней ряда.

Слайд 3

2) Обобщающий показатель точности модели (Mean Absolute Derivation (MAD)), получен усреднением

модулей абсолютных отклонений –
Используют в случае, когда оценку нужно получить в тех же единицах, в которых измерены уровни ряда.

Слайд 4

3) Относительная ошибка прогноза, выражена в процентах Показывает, насколько велика ошибка по

сравнению с фактическим значением уровня исходного ряда. Если абсолютная и относительная ошибка больше нуля – то прогнозная оценка завышена и наоборот.

Слайд 5

4) Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Получена усреднением модулей относительных ошибок:
Позволяет

сравнивать точность прогнозных оценок, полученных с помощью одной и той же модели применительно к двум различным временным рядам, имеющим даже различные единицы измерения.

Слайд 6

Механический подход к оценке качества модели
Если
-высокая точность модели;
-

точность признать хорошей;
- точность удовлетворительная.

Слайд 7

5) Mean Percentage Error (MPE) – как показатель 4), но нет

модуля.
Значение этого показателя может указывать на наличие систематического смещения в прогнозных оценках (например, последовательное завышение или занижение получаемых с помощью модели расчетных уровней временного ряда.

Слайд 8

Все рассмотренные показатели можно вычислить
1) после того, как период упреждения

закончился и имеются фактические данные о прогнозируемом показателе;
2) при рассмотрении показателя на ретроспективном участке. В этом случае:
А) вся информация делится на 2 части
В) по первой части оцениваются параметры модели
С) данные второй части рассматриваются как фактические. Ошибки прогноза, полученные ретроспективно (на втором участке) характеризуют точность применяемой модели.

Слайд 9

На практике при сравнении моделей могут использоваться:
6) Средняя квадратическая ошибка S;
Или

7) , где m – число параметров в модели;
8) Суммы квадратов ошибок (Sums of Squared Errors (SSE)) или RSS (остаточная сумма квадратов) или средние квадраты ошибок.
Эти показатели чувствительны к наличию больших ошибок прогнозов

Оценка точности выбранных моделей прогнозирования

Содержание

Показатели точности характеризуют качество модели.О точности можно судить по величине ошибки

2) Обобщающий показатель точности модели (Mean Absolute Derivation (MAD)), получен усреднением

3) Относительная ошибка прогноза, выражена в процентах Показывает, насколько велика ошибка по

4) Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Получена усреднением модулей относительных ошибок:Позволяет

Механический подход к оценке качества моделиЕсли -высокая точность модели; -

5) Mean Percentage Error (MPE) – как показатель 4), но нет

Все рассмотренные показатели можно вычислить 1) после того, как период упреждения

На практике при сравнении моделей могут использоваться:6) Средняя квадратическая ошибка S;Или

Похожие презентации

Показатели точности характеризуют качество модели.
О точности можно судить по величине ошибки

4) Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Получена усреднением модулей относительных ошибок:
Позволяет

Механический подход к оценке качества модели
Если
-высокая точность модели;
-

Все рассмотренные показатели можно вычислить
1) после того, как период упреждения

На практике при сравнении моделей могут использоваться:
6) Средняя квадратическая ошибка S;
Или