Какие существуют методы оценки точности прогнозов в статистических исследованиях?

Некоторые методы оценки точности прогнозов в статистических исследованиях:

• Остатки (ошибки). habr.com Это разность между спрогнозированными значениями и исходными данными (либо фактическими значениями). habr.com Чем больше остатки, тем сильнее ошибка. habr.com
• Среднеквадратическая ошибка (MSE). habr.com Физического смысла MSE не имеет, но чем ближе к нулю, тем модель лучше. habr.com
• Коэффициент детерминации (R2). habr.com Характеризует степень сходства исходных данных и предсказанных. habr.com В отличие от MSE, не зависит от единиц измерения данных, поэтому поддаётся сравнению. habr.com
• Среднее абсолютное отклонение (MAD). habr.com Определяется как частное от суммы остатков по модулю к числу наблюдений. habr.com Выраженный в абсолютных единицах MAD показывает, насколько единиц в среднем будет ошибаться прогноз. habr.com
• Средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE). habr.com www.mbureau.ru Выражается в процентах и применяется для временных рядов, фактические значения которых значительно больше 1. www.mbureau.ru
• Средняя абсолютная ошибка (MAE). cyberleninka.ru www.mbureau.ru Применяется для рядов, содержащих значения, близкие к нулю. www.mbureau.ru
• Корень квадратный из средней квадратичной ошибки прогнозирования (RMSE). cyberleninka.ru Может быть использован для сравнения двух (или более) различных прогнозов одного и того же показателя между собой. cyberleninka.ru

Также для оценки точности прогнозов используют специальные тесты, например F-тест, тест Моргана — Грейнджера — Ньюболда, тест Миза — Рогоффа, тест знаков и ранговый тест знаков Вилкоксона. cyberleninka.ru