Ошибки прогнозирования

Ошибки при прогнозировании выявляются сравнением прогнозных и фактических данных. В качестве измерителя точности прогноза используются следующие характеристики:

1) среднее отклонение (или средняя ошибка), определяемое по формуле

среднее отклонение

где Yi – фактическая величина;
Fi – прогнозируемая величина; n – объем выборки.

2) среднеквадратическое отклонение ошибок (s), рассчитывается по формуле:

среднеквадратическое отклонение ошибок

Среднеквадратичное отклонение используется для установления доверительных интервалов (или нижнего и верхнего контрольного уровня) изменения случайной величины. При условии, что ошибки образуют нормальное распределение, можно вычислить с определенной вероятностью доверительные пределы изменения прогнозируемой величины. Так, 95%-ный доверительный интервал рассчитывается как F±1,96s. Тогда фактическое значение (Y) будет находиться в следующих границах:

F −1,96s ≤Y ≤ F +1,96s. (5.11)

Рассмотрим пример определения доверительных интервалов изменения прогнозируемой

случайной величины.

Таблица 5.6. Данные расчета ошибки прогнозирования

Данные расчета ошибки прогнозирования

Согласно прогнозу в один из дней (например, 7-й день из табл. 5.3) посетят больницу 30 пациентов. Исходя из характеристик выборки, 95%-ный доверительный интервал будет следующим:  Y = 30 ± 1,96 × 4,03 = 30 ± 7,9 = 22,1 ÷ 37,9.
Итак, можно быть на 95% уверенным в том, что в этот день число пациентов может составить от 22 до 38 чел.

Материалы по теме

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *