Estas son las principales métricas para medir los errores de pronóstico:
Medición dependiente de la escala:
- MAE, MDAE, MSE, RMSE
Porcentaje :
- MAPE, sMAPE, MASE, sMdAPE
En términos relativos:
- MRAE, MdRAE, RelMAE
- estadística U
Mediciones dependientes de la escala
Usamos la siguiente terminología: si y1,…, yn representa una serie de tiempo, entonces ŷi representa el iésimo valor predicho, donde i ≤ n. Para i ≤ n, el i-ésimo error ei (también conocido como residual) es entonces
Nuestro objetivo es encontrar un pronóstico que minimice los errores. Generalmente se utilizan varias mediciones para determinar la precisión de un pronóstico. Estos incluyen el error cuadrático medio (MAE), el error cuadrático medio (MSE) y el error cuadrático medio (RMSE).
MdAE calcula la diferencia absoluta mediana entre dos vectores digitales.
real <-c(1,1, 1,9, 3,0, 4,4, 5,0, 5,6)
previsto <- c(0,9, 1,8, 2,5, 4,5, 5,0, 6,2)
mdae (real, planificado)
Medidas porcentuales
Algunas otras métricas son el error porcentual absoluto medio (MAPE), el error de escala absoluto medio simétrico (MASE) y el error porcentual absoluto medio simétrico (SMAPE).
Error de escala absoluto mediano (MdASE). Tomar la mediana en lugar de la media de los errores absolutos de prueba y entrenamiento hace que esta métrica sea más sólida para los valores atípicos, ya que la mediana tiende a ser una medida de tendencia central más sólida en presencia de valores atípicos.
Al igual que MASE y otras medidas de desempeño escaladas, esta medida sin escala se puede utilizar para comparar métodos de pronóstico dentro de una sola serie o entre series.
Al igual que MASE, esta métrica es muy adecuada para series con demanda intermitente porque no dará valores infinitos o indefinidos a menos que los datos de entrenamiento sean una serie de tiempo plana. En este caso, la función devuelve un valor grande en lugar de inf.
Estadísticas de Theil U
Finalmente, está el estadístico U de Theil, que se calcula mediante la fórmula
Si U < 1, la técnica de pronóstico es mejor que adivinar. Si U = 1, entonces la técnica de pronóstico equivale a una estimación. Si U > 1, entonces la técnica de pronóstico es peor que adivinar.
De hecho, U también se llama estadístico U2 de Theil. También hay una estadística U1 que se usa con menos frecuencia.
U1 toma valores entre 0 y 1, y los valores más cercanos a 0 representan una mayor precisión del pronóstico.
Medidas relativas
Y aquí están las medidas relativas:
Aquí la predicción debe compararse con la llamada predicción de referencia B.
ES 
FR 
EN