При верификации детерминистских прогнозов для измерения количественной точности обычно используются два статических показателя ошибок: Средняя абсолютная ошибка (САО) и средняя квадратическая ошибка (СКО).

Оба вида ошибок учитывают разность между прогнозируемыми и наблюденными значениями. В них не учитывается, является ли эта разность положительной – прогнозируемое значение больше наблюдаемого, или отрицательной – прогнозируемое значение меньше наблюдаемого.

САО – это среднее значение абсолютных величин разностей между прогнозируемыми и наблюденными значениями. СКО – это квадратный корень из среднего значения квадрата разностей между прогнозируемыми и наблюденными значениями. В обоих случаях значение 0.00 указывает на полное совпадение наблюденных и прогнозируемых значений. Значения возрастают от нуля до больших ошибок и теоретически могут доходить до бесконечности.

СКО более чувствительна к большим разностям между прогнозируемыми и наблюденными значениями, чем САО. Поэтому САО целесообразнее использовать при верификации значений минимального стока, поскольку величина ошибки прогноза обычно намного меньше для прогнозов минимального стока. Большие ошибки, более характерные для прогнозов максимального стока, будут доминировать в статистике СКО.

Другим видом ошибок является средняя ошибка (СО). СО – это средняя арифметическая разность между прогнозируемыми и наблюденными значениями.

В отличие от САО и СКО, СО указывает на то, будут ли прогнозируемые значения, как правило, выше или ниже наблюденных значений, поэтому вы можете получить отрицательные числа. Положительные значения указывают на тенденцию завышения прогнозных значений (прогнозные значения имеют тенденцию превышать наблюденные значения), а отрицательные значения обозначают тенденцию занижения прогнозных значений по сравнению с наблюденными значениями.
Несмотря на то, что, как и в случае с другими статистическими данными об ошибках, наилучшим считается значение 0.00, это может ввести в заблуждение. Если в наборе прогнозов есть большие ошибки, которые равномерно распределены выше и ниже среднего значения, то средняя ошибка равна нулю, потому что ошибки компенсируют друг друга. Поэтому значение СО, равное нулю, не обязательно означает идеальный прогноз. В этом случае значения СКО и САО будут иметь ненулевые значения, указывающие на несовершенный прогноз. При верификации прогнозов важно использовать статистику СО вместе с другими оценочными критериями.