RMSE normalizado

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Eu tenho várias séries temporais em um VAR (1) e, como algumas delas não têm a mesma unidade de medida, eu gostaria de estimar o RMSE em porcentagem. Sei que isso poderia ser feito de várias maneiras (veja abaixo), mas não sei exatamente qual é a que melhor se adapta a um problema de avaliação de previsão. Eu espero que você possa me ajudar.

Exemplos de RMSE normalizado:

RMSE1=1ni(YforecastiYiYi)2RMSE2=1ni(YforecastiYiYforecasti)2RMSE3=1ni(YforecastiYi)2mean(Y)

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Respostas:

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Você também tem outras opções que são comumente usadas nesses casos, por exemplo, erro absoluto relativo

RAE=i=1N|θ^iθi|i=1N|θ¯θi|

erro quadrático relativo da raiz

RRSE=i=1N(θ^iθi)2i=1N(θ¯θi)2

erro percentual absoluto médio

MAPE=1Ni=1N|θiθ^iθi|

onde é o valor verdadeiro, é a previsão e é a média de (consulte também https://www.otexts.org/fpp/2/5 ).q ¯ q qθθ^θ¯θ

Tim
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ao implementar o RAE ou o RRSE, você pode recomendar uma maneira razoável de evitar inf? Pensei em usar mean, em vez de sume máximo denominador com um epsilonvalor
ihadanny
@ihadanny Por que você vê valores inf?
Tim
quando são constantes o denominador é 0θ
ihadanny
@ihadanny, então a medida de erro não faz sentido.
Tim
2

Uma maneira possível seria normalizar o RMSE com o desvio padrão de :Y

NRMSE=RMSEσ(Y)

Se este valor for maior que 1, você obter um modelo melhor, simplesmente gerando uma série de tempo aleatório da mesma média e desvio padrão como .Y

Fabzi
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