Учёт средней ошибки аппроксимации важен в анализе данных, потому что она позволяет оценить качество построенной модели. 15

Средняя ошибка аппроксимации показывает, на сколько процентов в среднем фактические значения отличаются от значений, вычисленных по уравнению регрессии. 2 Чем меньше эта ошибка, тем лучше качество модели. 12

Некоторые преимущества учёта средней ошибки аппроксимации:

• Выбор подходящего уравнения. 1 При подборе уравнения тренда значение ошибки аппроксимации может служить для выбора наиболее подходящего уравнения. 1
• Определение соответствия модели данным. 1 Средняя ошибка аппроксимации помогает установить соответствие математической модели, выражающей зависимость между переменными, реальным данным. 1
• Контроль за влиянием «выбросов». 2 Регрессионная модель чувствительна к единичным точкам, которые далеки от регрессионной прямой. 2 Такие «выбросы» увеличивают общую погрешность и искажают итоговые результаты. 2