Záznam důkazů metody

Mean Absolute Percentage Error

Mean Absolute Percentage Error measures prediction accuracy as a percentage relative to actual values, expressing errors in units that are scale-independent and interpretable across datasets. Formalized by J. Scott Armstrong in 1985, MAPE is widely used in forecasting, supply chain, and business analytics where results must be communicated as percentage accuracy.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.

Taxonomický záznam metody · mcdm / model-evaluation

Armstrong, J. S. (1985). Long-range forecasting: from crystal ball to computer (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons. · ISBN 978-0471082010
Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679-688. · DOI 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001
Kim, S., & Kim, H. (2016). A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts. International Journal of Forecasting, 32(3), 669-679. · DOI 10.1016/j.ijforecast.2015.12.003

Otevřít celou metodu

Spravovaná tvrzení

Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.

Zatím žádná spravovaná tvrzení

Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.

Související metody

Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.

Same method familyMean Absolute Errormachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMean Absolute Scaled Errormachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRoot Mean Squared Errormachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketSymmetric MAPEmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.