Średni procentowy błąd bezwzględny estymacji w modelu regresji
Średni procentowy błąd bezwzględny estymacji w modelu regresji ma postać:
\(MAPE = \dfrac{100}{n}\sum\limits_{i=1}^n|\dfrac{e_{(i)}}{y_{(i)}}|\)
Wyjaśnienie symboli:
\(MAPE\) - średni procentowy błąd bezwględny estymacji
\(n\) - liczba obserwacji
\(e_{(i)}\) - reszta niestandaryzowana dla kolejnych obserwacji
\(y_{(i)}\) - wartości zmiennej zależnej obserwowane (wartości zmiennej zależnej y)
Aby wyliczyć średni procentowy błąd bezwględny estymacji w modelu regresji należy uzyskane reszty dla danego modelu podzielić przez obserwowane wartości zmiennej zależnej i obliczyć wartość bezwzględną. Następnie sumujemy obliczone wartości i mnożymy przez \(\dfrac{100}{n}\)
Wyjaśnienie symboli:
\(MAPE\) - średni procentowy błąd bezwględny estymacji
\(n\) - liczba obserwacji
\(e_{(i)}\) - reszta niestandaryzowana dla kolejnych obserwacji
\(y_{(i)}\) - wartości zmiennej zależnej obserwowane (wartości zmiennej zależnej y)
Aby wyliczyć średni procentowy błąd bezwględny estymacji w modelu regresji należy uzyskane reszty dla danego modelu podzielić przez obserwowane wartości zmiennej zależnej i obliczyć wartość bezwzględną. Następnie sumujemy obliczone wartości i mnożymy przez \(\dfrac{100}{n}\)
Wzór na średni procentowy błąd bezwzględny estymacji w modelu regresji - jak stosować w praktyce?