Cu privire la precizia progn. putem vorbi doar ca un interval de rezultate așteptate. Fiabilitatea prognozei - o estimare va avea încredere în intervalele de prognoză pentru o anumită probabilitate de implementare. Atunci când se evaluează precizia, este necesar să se țină seama de timpul de desfășurare, fiabilitatea și amploarea erorii prognozate. măsura empirică acuratețea previziunilor, aceasta este valoarea de eroare, care este diferența dintre prognoza și valorile reale ale valorii de testare (BVM max 9,9%) Această abordare este posibilă numai în două cazuri:
a) perioada de anticipare este cunoscută, sa încheiat deja și cercetătorul are valorile actuale necesare ale indicatorului prezis; b) se elaborează o previziune retrospectivă, adică valorile prognozate ale indicatorului sunt calculate pentru o perioadă de timp pentru care există deja valori reale.
Absolut. și se referă. erorile de previziune pot fi. sunt calculate în cazul în care datele previziunilor retrospective sunt disponibile.
Toți indicatorii de estimare a preciziei previziunilor statistice pot fi împărțiți în mod condiționat în trei grupe:
analitice; - comparativ; - Calitativ.
Analiștii indicatori ai preciziei prognozate permit cuantificarea amplorii erorii prognozate. Acestea includ: Eroare Prognoza absolută (# 916 *) este definită ca diferența dintre valorile empirice și prognoză caracteristică și se calculează cu formula: în care: - valoarea estimată a steagului; yt este valoarea reală a caracteristicii
Eroarea relativă de prognoză (dosh) poate fi definită ca raportul dintre eroarea de prognoză absolută (# 916; *):
a) la valoarea reală a caracteristicii (yt):
b) la valoarea estimată a trăsăturii:
Prin urmare, în practică, uneori determinată nu prognoza eroare, iar unele coeficient de calitate de predicție (Kk), care arată relația dintre numărul de potrivire (e) și numărul total de proiecții potrivite (e) și nesovpavshih (n) și este dată de: Rk = c / ( c + H), [0; 1]
Indicatorul mediu al preciziei prognozei este eroarea medie absolută a prognozei, care este definită ca media aritmetică a erorilor absolute ale prognozei printr-o formulă a formularului:
,
unde: n este lungimea seriilor de timp.
Pentru a evalua acuratețea prognozei folosește eroarea pătratică medie de predicție, definită prin formula: (metoda f turnată prin extrapolarea tendinței sau metode care contin polinoame de grade diferite, la numitor este (n-k-1), numărul k- de parametrii de model)
Dimensiunea erorii pătrate medii a prognozei corespunde, de asemenea, dimensiunii trăsăturii studiate. Între erorile medii absolute și cele medii pătrată ale prognozei, există următoarea relație aproximativă :.
Determinați eroarea medie de aproximare. Acest indicator este un indicator relativ al preciziei de predicție și nu reflectă dimensiunea studiat trăsăturile exprimate ca procent și, în practică, se utilizează pentru a compara exactitatea predicțiilor obținute atât pentru diferite modele, și de către diferite obiecte.
Interpretarea estimării preciziei,%: <10 - высокая; [10 - 20] - хорошая;
[20 - 50] - satisfăcător,> 50 - nu este satisfăcător
Unul dintre indicatorii de estimare a preciziei prognozelor statistice este coeficientul de neconformitate (KH), propus de H.Tale și poate fi calculat în diverse modificări.
Alte articole
Formele de proprietate și management în condițiile relațiilor de piață, pe baza exemplului FSUE SKTB Biofizpribor FMBA din Rusia
Resurse relevante ale cercetării. În condițiile tranziției către o economie de piață, este imposibil să nu se atingă de proprietate, motiv pentru care reforma relațiilor de proprietate este problema fundamentală a transformărilor moderne în economia Rusiei. Acest lucru este predeterminat de faptul că relația este proprie.
Trimiteți-le prietenilor: