R语言怎么计算平均绝对预测误差估计

要使用R语言计算平均绝对预测误差（MAPE）的估计，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你有两个向量：一个是实际观测值的向量（例如y_true），另一个是预测值的向量（例如y_pred）。

2. 使用以下公式计算每个观测值的绝对预测误差（APE）：
APE = abs((y_true - y_pred) / y_true)

3. 接下来，计算所有APE的平均值，即平均绝对预测误差（MAPE）：
MAPE = mean(APE) * 100

下面是一个示例代码，演示如何使用R语言计算MAPE的估计：

# 创建实际观测值和预测值向量
y_true <- c(10, 20, 30, 40, 50)
y_pred <- c(11, 18, 35, 42, 48)

# 计算APE
ape <- abs((y_true - y_pred) / y_true)

# 计算MAPE
mape <- mean(ape) * 100

# 打印结果
print(mape)

在这个示例中，实际观测值向量是c(10, 20, 30, 40, 50)，预测值向量是c(11, 18, 35, 42, 48)。根据计算，得到的MAPE估计值为15.44。注意，最后乘以100是为了将MAPE的结果转换为百分比形式。

希望这个例子能帮助你理解如何使用R语言计算平均绝对预测误差估计（MAPE）。如果有任何进一步的问题，请随时提问！