この精度の測度は、データの終わりからの1期間を予測する場合に期待される精度を示しています。したがって、1期間より先の期間の予測の精度を示すものではありません。予測でモデルを使用する場合は、精度の測度のみに基づいて決定しないでください。モデルの適合度も調べ、特に系列の終わりにその予測とモデルがデータに密接に従うことを確認する必要があります。
モデル1
MAPE | 7.265 |
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MAD | 16.621 |
MSD | 518.119 |
モデル2
MAPE | 2.474 |
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MAD | 9.462 |
MSD | 135.701 |
これらの結果において、2番目のモデルのほうが1番目のモデルと比較して3つすべての数値が小さくなっています。したがって、2番目のモデルのほうが適合性が高いと言えます。
トレンド分析プロットの終わりと予測値を調べて、予測値が正確である可能性が高いかどうかを判断します。適合値はデータに密接に従うべきであり、特に系列の終わりではそうである必要があります。適合値が系列の終わりでデータから乖離を始める場合、基本となるトレンドは変化している可能性があります。トレンドが変化している場合、モデルには正確な予測値が生成されない可能性があります。この場合、期間が長いトレンドほど一定ではないかどうかを判断するために収集するデータを増やします。
予測が正確なものに見える場合でも、3期間よりも先の将来の予測は慎重に行ってください。短い期間のデータで観測されたトレンドは、長いサイクルの一部にすぎないので、将来まで持続しない可能性があります。トレンドの変動が大きくなることがあるため、通常は、2~3期間先までの範囲についてのみ予測してください。