如何计算指数平滑预测的均方误差（MSE）？

适用条件

• 你已经计算了每个时期的预测值。
• 你有每个时期的实际销售数据。
• 如果 $F_1 = A_1$，则不为第一期计算误差。

理解与推导

1. 计算每个时期的预测误差：$E_t = A_t - F_t$。
2. 将每个预测误差平方：$E_t^2$。
3. 对所有平方后的误差求和。
4. 将平方误差之和除以有误差的时期数（$n$）。

例子

在视频中，计算了第 2 周到第 7 周的误差，将其平方并求和。然后将平方误差之和除以 6（有误差的时期数），得到 MSE 为 11.58。

容易误解的地方

• 对平方误差的平均值取平方根（这将是 RMSE，而不是 MSE）。
• 如果 $F_1 = A_1$，则将第一期的误差包含在计算中。
• 除以总时期数而不是有误差的时期数。

观看对应讲解

继续追问

• 为什么在指数平滑中没有为第一周计算预测误差？
• 在平滑常数为 0.2 的指数平滑中，如何计算下一个预测值？