需求預(yù)測方法-資料下載頁
2025-08-07 11:20本頁面
【正文】 2222????????????? ??nyySyynxxnyxxynrTyx如上例 ， 應(yīng)用一元線性回歸進(jìn)行預(yù)測 ? ?? ?? ?? ?xbxaynxbyaxxnyxxynbT9222????????????????????????? ?? 1） 預(yù)測誤差 （ 1） 預(yù)測誤差：預(yù)測值與實際值之間的差異 （ 2） 產(chǎn)生預(yù)測誤差的原因 忽略了重要的變量 ， 或變量發(fā)生了大的變化 ，或新的變量出現(xiàn) ， 使得所采用的模型不適當(dāng) 由于氣候或其他自然現(xiàn)象的嚴(yán)重變化 ， 如大的自然災(zāi)害引起的不規(guī)則變化 預(yù)測方法應(yīng)用不當(dāng)或錯誤地解釋了預(yù)測結(jié)果 隨機變量的存在是固有的 （ 3） 常用評價指標(biāo) 平均絕對偏差 平均平方誤差 平均預(yù)測誤差 平均絕對百分誤差 2） 平均絕對偏差 （ MAD） （ 1） 定義：整個預(yù)測期內(nèi)每一次預(yù)測值與實際值 的絕對偏差 （ 不分正負(fù) ， 只考慮偏差 量 ） 的平均值 ， 能夠較好的反映預(yù)測 的精度 ， 但不容易衡量無偏性 （ 2） 計算公式 個數(shù)（或預(yù)測次數(shù)）—整個預(yù)測期內(nèi)的時段—的預(yù)測值—時段—的實際值—時段—式中，ntFtAnFAM A Dttnttt????13） 平均平方誤差 （ MSE） （ 1） 定義：對誤差的平方取平均值 ， 能夠較好的 反映預(yù)測的精度 ， 但無法衡量無偏性 （ 2） 計算公式 ? ?式中符號意義同上nFAMSnttt???? 124） 平均預(yù)測誤差 （ MFE） （ 1） 定義：預(yù)測誤差的和的平均值 ， 能夠很好的 衡量預(yù)測模型的無偏性 ， 但不能反映 預(yù)測值偏離實際值的程度 （ 2） 計算公式 ? ?式中符號意義同上nFAM F Enttt???? 15） 平均絕對百分誤差 （ MAPE） 如下例 式中符號意義同上?????????? nt tttAFAnM A P E1100上限 0 下限 時間 出界
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