For example, an absolute forecast e

For example, an absolute forecast error of 100 results in a larger percentage error when the demand is 200 units than when the demand is 10,000 units. MAPE is the best error measure to use when making comparisons between time series for different SKUs. Looking again at Figure 8.2(b), the percent error in period 2 is 16.22 percent, and MAPE, the average over all 10 periods, is 17.062 percent.

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例如，100导致更大的百分比误差的绝对预测误差时的需求大于当需求为10,000单位200个单位。MAPE是不同的SKU时间序列之间进行比较时使用的最好的误差测量。在图8.2（b）中再次寻找，在周期2中的百分误差是16.22％，并且MAPE，平均在所有10个周期，是17.062％的。

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例如，当需求为 200 个单位时，绝对预测误差 100 会导致比需求为 10，000 个单位时更大的百分比误差。在比较不同 SKU 的时间序列时，MAPE 是使用的最佳误差度量值。再看图 8.2（b），第 2 期中的百分比误差为 16.22%，所有 10 个周期的平均误差为 17.062%。

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例如，当需求为200个单位时，100的绝对预测误差导致的百分比误差大于需求为10000个单位时的百分比误差。MAPE是比较不同sku的时间序列时使用的最佳错误度量。再看图8.2（b），第2周期的误差百分比为16.22%，而MAPE（所有10个周期的平均值）为17.062%。

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