📜  如何在Excel中计算加权MAPE?

📅  最后修改于: 2021-09-23 05:05:55             🧑  作者: Mango

在统计学中,我们经常使用预测准确度,它表示一个数量与该特定数量的实际值的接近程度。实际值也称为真值。它基本上表示业务专业人士高度使用的密切程度或验证过程,以保持其销售和交换的跟踪记录,以保持每年的需求和供应映射。有多种方法可以计算预测准确度。

因此,用于计算预测精度的最常用方法之一是MAPE ,缩写为Mean Absolute Percentage Error 。这是一种有效且更方便的方法,因为仅通过查看 MAPE 值就可以更轻松地解释准确度。在这里,当任何实体的实际值变为零时,我们面临一个无限错误的问题。

WMAPE或Weighted MAPE缩写为Weighted Mean Absolute Percentage Error也是一种准确度预测技术。在这里,消除了无限误差(除以零)的问题,因为分母中实际值的总和永远不会为零。它根据权重计算误差,但在 MAPE 的情况下,误差是根据平均值计算的。因此,WMAPE 比 MAPE 更可靠并提供有效的准确性。

在 Excel 中计算 WMAPE 的公式是:

在本文中,我们将讨论如何使用合适的示例在 Excel 中计算 WMAPE。

示例:考虑如下所示的数据集:

WMAPE的计算

Excel中公式所需的函数是-

步骤是:

1. 在 Excel 表格中插入数据集。

2. 计算求和中公式的子部分,也称为加权误差

=ABS(Cell_No_Act-Cell_No_Fore)

where
ABS : Used to calculate the absolute value
Cell_No_Act : Cell number where Actual value is present
Cell_No_Fore : Cell number where Forecast value is present

上述公式将计算数据集中第一个条目的加权误差。现在,您可以拖动“自动填充选项”按钮来获取剩余条目的加权误差。

3. 现在使用SUM函数求加权误差和实际值的总和并将它们除以得到 WMAPE。

WMAPE 的值约为0.091899.189%