Comment calculer l’erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE) dans Excel

L’une des mesures les plus couramment utilisées pour mesurer la précision des prévisions d’un modèle est MAPE , qui signifie erreur de pourcentage absolue moyenne .

La formule pour calculer le MAPE est la suivante :

MAPE = (1/n) * Σ(|réel – prévision| / |réel|) * 100

où:

• Σ – un symbole fantaisiste qui signifie « somme »
• n – taille de l’échantillon
• réel – la valeur réelle des données
• prévision – la valeur des données prévue

MAPE est couramment utilisé car il est facile à interpréter et à expliquer. Par exemple, une valeur MAPE de 11,5 % signifie que la différence moyenne entre la valeur prévue et la valeur réelle est de 11,5 %.

Plus la valeur de MAPE est faible, plus un modèle est capable de prévoir les valeurs. Par exemple, un modèle avec un MAPE de 2 % est plus précis qu’un modèle avec un MAPE de 10 %.

Comment calculer MAPE dans Excel

Pour calculer MAPE dans Excel, nous pouvons effectuer les étapes suivantes :

Étape 1 : Saisissez les valeurs réelles et les valeurs prévues dans deux colonnes distinctes.

Étape 2 : Calculez le pourcentage d’erreur absolu pour chaque ligne.

Rappelons que le pourcentage d’erreur absolu est calculé comme suit : |réel-prévision| / |réel| * 100. Nous utiliserons cette formule pour calculer le pourcentage d’erreur absolu pour chaque ligne.

La colonne D affiche le pourcentage d’erreur absolu et la colonne E montre la formule que nous avons utilisée :

Nous répéterons cette formule pour chaque ligne :

Étape 3 : Calculez le pourcentage d’erreur absolu moyen.

Calculez MAPE en trouvant simplement la moyenne des valeurs de la colonne D :

Le MAPE de ce modèle s’avère être de 6,47% .

Une note sur l’utilisation de MAPE

Bien que MAPE soit simple à calculer et à interpréter, son utilisation présente quelques inconvénients potentiels :

1. Puisque la formule pour calculer le pourcentage d’erreur absolu est |actual-forecast| / |réel| cela signifie qu’il ne sera pas défini si l’une des valeurs réelles est nulle.

2. MAPE ne doit pas être utilisé avec des données à faible volume. Par exemple, si la demande réelle pour un article est de 2 et que la prévision est de 1, la valeur du pourcentage d’erreur absolu sera |2-1| / |2| = 50 %, ce qui donne l’impression que l’erreur de prévision est assez élevée, même si la prévision n’est décalée que d’une unité.

Une autre façon courante de mesurer la précision des prévisions d’un modèle est le MAD – écart absolu moyen. Découvrez comment calculer MAD dans Excel ici .

Ressources additionnelles

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