Evaluarea acuratețea și fiabilitatea previziunilor - studopediya

măsura empirică acuratețea previziunilor, aceasta este valoarea de eroare, care este diferența dintre prognoza () și (yt) valorile reale ale indicatorului de testare. Această abordare este posibilă numai în două cazuri:

a) este cunoscut perioada de preempțiune, sa încheiat deja, iar cercetătorul are valorile reale necesare ale figurii proiectate;

b) construi o previziune retrospectivă, care se calculează valoarea predictivă a indicatorului pentru perioada de timp pentru care există deja valori reale. Acest lucru se face în scopul de a testa tehnicile de prognoză dezvoltate.

În acest caz, toate informațiile disponibile este împărțit în două părți într-un raport de 2/3 la 1/3. O bucată de informații (prima 2/3 a seriilor de timp original) este utilizat pentru estimarea parametrilor modelului de predicție. Cea de a doua piesă de informații (ultima 1/3 din seria originală) este utilizată pentru a pune în aplicare estimările de prognoză.

Eroarea de predicție astfel obținut retroactiv oarecum caracterizează precizia metodei de predicție propuse și implementate. Cu toate acestea, amploarea erorilor de prognoză retrospective nu pot fi pe deplin și de a caracteriza complet metoda de predicție folosită, deoarece este proiectat numai pentru 2/3 din datele disponibile și nu întreaga serie de timp.

In cazul in care, predicția este realizată de serii de timp conectat și multivariată retrospectiv, acuratețea previziunilor, respectiv, va depinde de precizia de determinare a valorilor caracteristice factorului incluse în modelul dinamic multifactoriale, întreaga perioadă de preempțiune. În acest caz, următoarele abordări de predicție a seriilor de timp coerente: Puteți utiliza ambele valori reale și prognozate ale atributelor.

Toate cifrele sunt estimări ale acuratețea previziunilor statistice pot fi împărțite în trei grupe:

ratele analitice de precizie de predictie permite cuantificarea magnitudinea erorii de prognoză. Printre acestea se numără:

Eroare Prognoza absolută (D *) este definită ca diferența dintre valorile empirice și prognoză caracteristică și se calculează cu formula:

yt valoare caracteristică -fakticheskoe;

Valoarea caracteristică -prognoznoe.

eroarea de predicție relativă (d * rel) poate fi definit ca raportul dintre eroarea de predicție absolută (D *):

- pentru valorile predictive ale caracteristică ()

Prin urmare, în practică, uneori nu este determinată de predicție de eroare și unele coeficient de predicție calitate (Kk), care arată relația dintre numărul de potrivire (e) și numărul total de potrivire (e) și nesovpavshih (n) și proiecții definite prin formula:

Valoarea Rk = 1 înseamnă că există o coincidență completă a valorilor previzionată și valori reale și modelul de 100% descrie fenomenul studiat. Acest indice evaluează greutate satisfăcător valorile prezise potrivite pentru întreaga serie de timp și variază de la 0 la 1.

În consecință, precizia de evaluare a modelelor predictive este realizată în mod avantajos pe compararea agregată a previzionată și valorile reale ale caracterelor studiate.

Precizia prognoza mediană este eroarea medie absolută prognoză (), care este definit ca o medie aritmetică simplă a absolute formula erorii prognoza de forma:

n-lungimea seriilor de timp.

Valoarea medie Eroarea prognoză absolută prezintă o caracteristică generalizată a gradului de deviere a valorilor reale și prognozate ale trăsătură și are aceeași dimensiune ca dimensiunea trăsăturii studiate.

Pentru a evalua acuratețea previziunilor utilizate de eroare medie de predicție pătrat. definită prin formula:

Dimensiunea medie a erorii de predicție pătrat corespunde o dimensiune trăsătură, de asemenea, studiată. Între medie absolută și medie există pătrat de eroare de predicție următoarea relație aproximativă:

Prin urmare, în practică, deoarece acuratețea de predicție caracteristică determină o eroare medie de aproximare. care este exprimată ca procent din valorile caracteristice reale și determinate printr-o formulă de forma:

Acest indicator este un indicator relativ al preciziei de predicție și nu reflectă dimensiunea studiat trăsăturile exprimate ca procent și, în practică, se utilizează pentru a compara exactitatea predicțiilor obținute atât pentru diferite modele, și de către diferite obiecte. Interpretarea evalua precizia de predicție pe baza acestui indicator este prezentată în tabelul următor:

,%