为了测量高度间歇性需求时间序列的准确性，我最近发现了一种新的准确性度量，它在将测试预测与实际值进行比较时克服了零值和接近零的值的问题。在预测间歇性需求时，这非常有用。
我能够理解 RMSE 和 MAPE 等度量的简单计算，但是，当谈到 MAAPE 时，我确实很难理解其背后的数学。
我找到了这篇论文，它用非常理论的术语来解释它：https ://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207016000121
在摘要中，它总结了 MAAPE 的含义，如下所示：
本质上，MAAPE 是作为角度的斜率，而 MAPE 是作为比率的斜率，考虑一个三角形的相邻边和对边分别等于实际值以及实际值和预测值之间的差异。
但是，我找不到任何简单的 MAAPE 计算示例。向客户解释它的最简单方法是一些易于理解的可视化，甚至是在 excel 中完成的计算。