Математическое бюро
Прогнозирование на ОРЭМ

Точность прогнозирования есть понятие прямо противоположное ошибке прогнозирования. Если ошибка прогнозирования велика, то точность мала и наоборот, если ошибка прогнозирования мала, то точность велика. По сути дела оценка ошибки прогноза MAPE есть обратная величина для точности прогнозирования — зависимость здесь простая.

Точность прогноза в % = 100% – MAPE

Величину точности оценивать не принято, говоря о прогнозировании всегда оценивают, то есть определяют значение именно ошибки прогноза, то есть величину MAPE. Однако нужно понимать, что если MAPE = 5%, то точность прогнозирования = 95%. Говоря о высокой точности, мы всегда говорим о низкой ошибке прогноза и в этой области недопонимания быть не должно. Вы практически не найдете материалов о прогнозировании, в которых приведены оценки именно точности прогноза, хотя с точки зрения маркетинга корректней говорить именно о высокой точности. В рекламных статьях всегда будет написано о высокой точности.

При этом величина MAPE является количественной оценкой именно ошибки, и эта величина нам ясно говорит и о точности прогнозирования, исходя из приведенной выше простой формулы. Таким образом, оценивая ошибку, мы одновременно оцениваем точность прогнозирования.

Комментарии

Аватар пользователя екатерина
Екатерина Иванова

Добрый день!

Можете подсказать, как называется показатель точности, при котором min(прогноз, факт) делится на max(прогноз, факт)?
И какие подводные камни данного показателя?

Аватар пользователя chuchueva
Ирина Чучуева

Здравствуйте, Екатерина!

Я такого показателя никогда не встречала, а потому названия вам подсказать не могу. Подводный камень тут просто найти: есть у нас есть деление, то неадекватность показателя получится в случае деления на ноль или очень малую величину. Таким образом, если min(прогноз, факт) будет очень мал, а при этом max(прогноз, факт) будет велик, то данный показатель будет равен громадной величине.

Я построила график для понимания (см по ссылке Файл с показателем точности). Из него видно, когда факт и прогноз сравнимы по величине и колеблются недалеко от нуля, то ваш показатель точности имеет очень сложный характер. Однако, по мере уменьшения ошибки прогноза и увеличения самого значения величина вашего показателя точности стремится к единице. Для точного прогноза (с ошибкой = 0), величина этого показателя строго = 1. Наверное, его можно использовать для оценки точности.

А где вы такое встретили? И чего прогнозируете?