准确度的度量
概述

Minitab 为每种简单预测方法和修匀方法计算三种拟合模型的准确度度量：MAPE、MAD 和 MSD。对于这三种度量，值越小，表示模型拟合得越好。请使用这些统计量来比较不同方法的拟合结果。

MAPE（即平均绝对百分比误差）度量时间序列值拟合的准确度。它以百分比表示准确度。

$image\MAPE.gif$

其中 yt 等于实际值，t 等于拟合值，n 等于观测值数。

MAD（即平均绝对偏差）度量时间序列值拟合的准确度。它以与数据相同的单位表示准确度，从而有助于使误差量概念化。

$image\MAD.gif$

其中 yt 等于实际值，t 等于拟合值，n 等于观测值数。

MSD 代表均方差。不论哪种模型，MSD 始终使用同一个分母 n 进行计算，因此可以比较不同模型的 MSD 值。MSD 是对于异常大的预测误差比 MAD 敏感的度量。

其中 yt 等于实际值，t 等于预测值，n 等于预测数。