Идея, лежащая в основе MASE, заключается в том, чтобы масштабировать ошибки на основе оценки MAE, полученной на обучающей выборке с помощью методов наивного прогноза или наивного сезонного прогноза. Для временного ряда без сезонности формула MASE выглядит следующим образом: Здесь числитель – средняя абсолютная ошибка, полученная на тестовой выборке. В ее основе лежит |e_j| – абсолютная ошибка прогноза для данного момента времени в тестовой выборке (где J – количество прогнозов). Речь идет об абсолютной...

В современном мире прогнозирование играет очень важную роль. В закупках так особенно. Объективность и точность прогноза являются ключевыми факторами для принятия обоснованных решений. Однако прогнозы не всегда являются абсолютно точными, ошибки неизбежны. Как сказал один знакомый управленец: “Если вы на 100% попали с прогнозом — вам повезло, не стоит радоваться”. Для оценки точности прогнозов широко применяются различные методы, включая расчет таких ошибок, как MSE, MAE/MAD, MAPE, RMSE, MPE. Давайте подробнее рассмотрим эти методы и формулы для их расчета...