La complexité des rapports ne seront libérés que lorsque le cv est très faible

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La complexité des rapports ne seront libérés que lorsque le cv est très faible

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Erreurs couramment utilisés absolue moyenne en pourcentage (MAPE) et révisées absolue moyenne Pourcentage erreurs des auteurs (RMAPE) sont appliquées pour mesurer la précision des prévisions de différents Déménagement Méthodes moyen pour les séries chronologiques indépendante.

Les résultats des simulations montrent que la MAPE et RMAPE ne peut fournir sensibles mesures de précision de la prévision sur la moyenne mobile Méthodes quand les coefficients de variation (cv) sont plus petits que 0,4 ou est beaucoup plus grande que 4.0 pour ceux des séries chronologiques indépendante. Pour les séries de temps indépendante avec c.v. modérée ‘S, la complexité des rapports de MAPE et RMAPE aura induire en erreur les chercheurs à distinguer les précisions de prévision de différentes méthodes Moving moyenne.

La complexité des rapports ne seront libérés que lorsque le cv est très faible, ou lorsque la c.v. … est très grande. Par conséquent, lorsque des données sont des séries chronologiques indépendante, l’écart absolu moyen (MAD) révèle valide la précision de prévision de divers déménagement Méthodes moyenne, mais pas de MAPE ou RMAPE.

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