Для сравнения различных альтернативных прогнозов необходим

критерий оценки качества прогноза. Используются следующие критерии.

1. Коэффициент несовпадения ретроспективного предсказания Pi с наблюдавшимися значениями Ai, предложенный Тейлом

Коэффициент легко вычисляется, и его значения принадлежат отрезку [0,1], причем на концах отрезка он имеет следующую содержательную интерпретацию: при L = 0 − отличное качество прогноза; при L = 1 − плохое качество прогноза. Может применяться как в случае статистического, так и в случае качественного прогнозирования.

Стандартное отклонение. Пусть    

                             

прогноза, причем                    

прогноз. Определим среднее абсолютное отклонение ошибки − MADt сгладив экспоненциально ошибки

Очевидно, что MADt неотрицательно. Оказывается, что для довольно большого класса распределений значение стандартного отклонения несколько больше значения среднего абсолютного отклонения и пропорционально ему. Константа пропорциональности для

Различных распределений колеблется между 1,2 и 1,3 (для нормального распределения

То есть

 

 

---

       

  

---

Методики оценки адекватности и точности прогноза