Модели прогнозирования
Выберите желаемый диапазон времени прогноза, пространственное деление (Square - 1 градус сетки, District - границы административного района) и сценарий.
q01 - Позитивный прогноз, q05 - Базовый прогноз, q09 - Негативный прогноз.
Нажмите на конкретный район, чтобы просмотреть дополнительную информацию
-
Наблюдаемое значение
-
Прогнозируемое значение q05
-
Прогнозируемое значение q01
-
Прогнозируемое значение q09
-
Наблюдаемый класс
-
Прогнозируемый класс q05
-
Прогнозируемый класс q01
-
Прогнозируемый класс q09
-
Разница классов q05
-
Разница классов q01
-
Разница классов q09
-
MASE q05
-
MASE q01
-
MASE q09
-
RMSE q05
-
RMSE q01
-
RMSE q09
-
Наблюдаемое значение
-
Прогнозируемое значение q05
-
Прогнозируемое значение q01
-
Прогнозируемое значение q09
-
Наблюдаемый класс
-
Прогнозируемый класс q05
-
Прогнозируемый класс q01
-
Прогнозируемый класс q09
-
Разница классов q05
-
Разница классов q01
-
Разница классов q09
-
MASE q05
-
MASE q01
-
MASE q09
-
RMSE q05
-
RMSE q01
-
RMSE q09
Графики оценки
Оценка MASE
Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE) является мерой точности прогнозов. Это средняя абсолютная ошибка значений прогноза, деленная на среднюю абсолютную ошибку одношагового наивного прогноза в выборке.
Оценка RMSE
среднеквадратическая ошибка (RMSE) — это часто используемая мера различий между значениями (выборочными или совокупными), предсказанными моделью или оценщиком, и наблюдаемыми значениями.
Оценка разницы классов
Разность классов показывает долю совпадения/несоответствия серьезности засухи между прогнозируемыми и наблюдаемыми значениями.