平均パーセンテージ誤差

統計学において、平均パーセント誤差 (MPE)は、モデルの予測値と予測対象の量の実際の値が異なるパーセント誤差の計算された平均です。

平均パーセント誤差の計算式は次のとおりです。

${\displaystyle {\text{MPE}}={\frac {100\%}{n}}\sum _{t=1}^{n}{\frac {a_{t}-f_{t}}{a_{t}}}}$

ここで、は予測される量の実際の値、は予測値、 は変数が予測される異なる時間の数です。 ${\textstyle a_{t}}$${\textstyle f_{t}}$${\textstyle n}$

予測誤差の絶対値ではなく実際の値が式で使用されるため、正の予測誤差と負の予測誤差は互いに相殺され、結果として、この式は予測の 偏りの尺度として使用できます。

この測定の欠点は、実際の値が 1 つでもゼロの場合は定義されないことです。

• パーセンテージ誤差
• 平均絶対パーセント誤差
• 平均二乗誤差
• 平均二乗予測誤差
• 最小平均二乗誤差
• 偏差の二乗
• ピーク信号対雑音比
• 二乗平均平方根偏差
• 統計における誤差と残差

• カーン、アマン U.; ヒルドレス、W. バートリー (2003)。公共予算編成と財務管理のケーススタディ。ニューヨーク、ニューヨーク: マルセル デッカー。ISBN 0-8247-0888-1。
• Waller, Derek J. (2003)。オペレーション管理: サプライチェーンアプローチ。Cengage Learning Business Press。ISBN 1-86152-803-5。