MAPE-Rechner: mittlerer absoluter prozentualer Fehler

MAPE stellt Fehler als leicht verständlichen Prozentsatz dar und erleichtert Vergleiche zwischen Prognosen unterschiedlicher Größenordnung. Geben Sie zusammengehörige Werte in derselben Reihenfolge ein, um den Prozentsatz und die Anzahl der ausgewerteten Paare zu erhalten. Beobachtungen mit dem Wert null werden abgelehnt, da ein prozentualer Fehler bei einem Nenner von null nicht definiert ist und Berichte verfälschen würde.

Richten Sie Ist- und Prognosewerte korrekt aus

Bereiten Sie zwei Arrays vor, die dieselben Ereignisse in derselben Reihenfolge beschreiben. Der erste Istwert muss zur ersten Prognose gehören, der zweite zur zweiten und so weiter. Beide Arrays müssen gleich lang sein, mindestens eine endliche Zahl enthalten und die veröffentlichte Grenze einhalten. Kein Istwert darf null sein, weil er als Nenner dient. Prognosen dürfen null oder negativ sein, sofern dies fachlich sinnvoll ist. Verwenden Sie weder null, leere Zeichenfolgen, als Text geschriebene Zahlen, Infinity noch NaN; zulässig sind ausschließlich endliche JSON-Zahlen. Prüfen Sie außerdem übereinstimmende Einheiten. Umsätze in Euro dürfen nicht mit Prognosen in Tausend Euro verglichen werden. Senden Sie die Arrays in observed und predicted. Die Antwort enthält mape als Prozentsatz und count als Anzahl der ausgewerteten Paare, sodass Sie die Abdeckung prüfen können.

Verstehen Sie die Berechnung

Für jedes Paar zieht der Rechner die Prognose vom Istwert ab, bildet den Absolutbetrag der Differenz und teilt ihn gemäß der Standardformel durch den Istwert. Anschließend mittelt er diese Verhältnisse und multipliziert das Ergebnis mit 100. Ein mape von 8.5 bedeutet somit eine durchschnittliche absolute Abweichung von 8.5 Prozent, ohne die Richtung einzelner Fehler zu bewahren. Der Absolutbetrag verhindert, dass sich positive und negative Abweichungen aufheben. Jedes Paar hat unabhängig von seiner Größe dasselbe Gewicht. Deshalb kann ein kleiner Istwert einen sehr hohen Prozentfehler erzeugen. Die Implementierung rechnet deterministisch mit Gleitkommazahlen und rundet nicht; Sie können die passende Anzeigegenauigkeit selbst festlegen. Das Feld count bestätigt, wie viele Paare tatsächlich in die Berechnung eingegangen sind.

Deuten Sie MAPE mit Bedacht

MAPE eignet sich besonders, wenn Istwerte ungleich null sind, eine sinnvolle Verhältnisskala besitzen und prozentuale Abweichungen die fachliche Frage beantworten. Die Kennzahl wird häufig für Nachfrage, Verkehr, Umsatz und Bestand verwendet. Vergleichen Sie nur einheitlich vorbereitete Datensätze, denn ein anderer Zeitraum oder Produktmix kann das Ergebnis stark verändern. Bei Werten nahe null ist Vorsicht geboten: Schon eine geringe absolute Abweichung kann den Mittelwert beherrschen. Negative Beobachtungen werden mathematisch akzeptiert, sind prozentual aber oft schwer zu deuten. MAPE zeigt weder Verzerrung noch zeitliche Muster oder die Fehlerverteilung. Ergänzen Sie eine vorzeichenbehaftete Kennzahl, wenn systematische Überschätzung wichtig ist, oder nutzen Sie bei häufigen Nullen MAE, RMSE, WAPE beziehungsweise ein fachliches Maß. Die API kostet $0.002 je Anfrage und weist ungültige Eingaben ausdrücklich zurück.