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L’erreur absolue moyenne en pourcentage (Mean Absolute Percentage Error, alias MAPE) : moyenne des écarts en valeur absolue par rapport aux valeurs observées. C’est donc un pourcentage et par conséquent un indicateur pratique de comparaison.
20 oct. 2021 · Calculer votre fiabilité des prévisions des ventes (forecast accuracy) rapidement. MAE, MAPE, RMSE... Découvrez 4 méthodes avec Formules et Exemples sur Excel pour calculer cet indicateur Supply Chain.
27 févr. 2020 · One of the most common metrics used to measure the forecasting accuracy of a model is MAPE, which stands for mean absolute percentage error. The formula to calculate MAPE is as follows: MAPE = (1/n) * Σ(|actual – forecast| / |actual|) * 100. where: Σ – a fancy symbol that means “sum” n – sample size; actual – the actual ...
The mean absolute percentage error ( MAPE ), also known as mean absolute percentage deviation ( MAPD ), is a measure of prediction accuracy of a forecasting method in statistics. It usually expresses the accuracy as a ratio defined by the formula: where At is the actual value and Ft is the forecast value.
L' erreur moyenne en pourcentage absolu (MAPE) est l'un des indicateurs de performance clés les plus couramment utilisés pour mesurer la précision des prévisions. MAPE est la somme des erreurs absolues individuelles divisée par la demande (chaque période séparément).
La formule pour calculer le MAPE est: Mape = (1 / n) * σ (| (réel - prévisions) / réel |) * 100. Où: n est le nombre d'observations. Σ indique la somme sur toutes les observations. | x | représente la valeur absolue de X. C. Importance d'utiliser MAPE comme outil de mesure.
MAPE est une mesure de l’écart moyen entre la demande prévue et la demande réelle, exprimé en pourcentage. Il est calculé en divisant la somme des erreurs absolues par la somme de la demande...
