平均パーセント誤差

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との差を示すパーセント誤差の計算平均です。

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回数の数です。 ${\textstyle a_{t}}$ ${\textstyle f_{t}}$ ${\textstyle n}$

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。

この測定方法の欠点は、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。

参照

• パーセンテージ誤差
• 平均絶対パーセンテージ誤差
• 平均二乗誤差
• 平均二乗予測誤差
• 最小平均二乗誤差
• 二乗偏差
• 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

参考文献

• カーン、アマン・U.、ヒルドレス、W.・バートリー（2003年）。『公共予算編成と財務管理におけるケーススタディ』。ニューヨーク：マルセル・デッカー。ISBN 0-8247-0888-1。
• ウォーラー、デレク・J. (2003). 『オペレーションズ・マネジメント：サプライチェーン・アプローチ』 . Cengage Learning Business Press. ISBN 1-86152-803-5。