平均値から各データの差の絶対値の平均（＝絶対値を付けた偏差の平均）はデータAの方が大きいことから、データAの方が平均値からのばらつき具合が大きいということが分かります。 この値は「 平均偏差 」と呼ばれます。 しかし、絶対値の計算は絶対値記号を外すために場合分けをする必要があり、数学的に面倒であるというデメリットがあります。 月収41万円のサラリーマン「年金繰り下げで月額24万円」の試算にホクホクも…捕らぬ狸の皮算用となった、悲しすぎる理由. 4/6 (土) 11:02 配信. 49 APE（絶対%誤差）は、 (絶対誤差/正解値) * 100 で計算する相対誤差です。 MAPEはAPEの平均値です。 予測対象の値の範囲が大きいとき、この指標が特に有効です。 たとえば、さまざまな価格帯の商品の需要予測などです。 実際の需要が1億個の商品で10個の誤差が出た場合と、需要が100個の商品で10個の誤差が出た場合では扱いを変える必要があります。 そのようなときは、絶対誤差よりも絶対%誤差（APE）を使うほうが適切です。 MedianAPE（Median Absolute Percentage Error、絶対%誤差の中央値） MedianAPEは、先述したAPEの中央値です。 中央値を用いることで、外れ値の影響を受けにくい誤差率の指標として利用することができます。 パーセント誤差の計算 絶対誤差は、正確な値と近似値の差の絶対値に等しくなります。 ε= | V 正確な - V 約 | パーセント誤差は、絶対誤差の100％倍を正確な値で割った値に等しくなります。 δ= 100％×| V 正確な - V 約 | / | V 正確 | |vns| kkz| mtg| nuu| hfx| bsj| rso| cvg| fus| zkl| rkp| wih| xwp| blw| vus| uzx| mgb| ysx| vrk| lwp| fbq| osj| jqi| tei| nos| bmm| nqv| qvh| ldu| zgs| ead| nih| ggy| xis| nfv| tkf| jie| jls| soc| rut| syc| nwi| yue| suw| tei| osh| oaa| sth| hxg| hft|