Средняя абсолютная ошибка (MAE) важна для оценки качества прогнозирования, потому что она показывает среднюю величину ошибки, не учитывая её направление (перепрогноз или недопрогноз). 2

Это позволяет получить более честную картину точности прогнозов. 2 Если просто усреднить разницы между прогнозом и реальностью, то положительные и отрицательные ошибки могут компенсировать друг друга, и получится обманчиво низкое значение. 2

Также с помощью MAE можно:

• оценить, насколько велики ошибки в сравнении со значениями ряда; 1
• сравнить одну модель для разных рядов; 1
• сравнить разные модели для одного ряда; 1
• оценить экономический эффект для компании за счёт повышения точности прогноза. 1

Чем меньше значение MAE, тем лучше модель. 2