3. ERREUR ET INCERTITUDE SUR LES PRÉVISIONS
Une prévision est par nature incertaine. Il ne faut pas confondre incertitude et erreur. Il peut naturellement y avoir erreur… si on se trompe en prenant des données inexactes, en calculant ou en utilisant mal les méthodes !
Nous pouvons évaluer la qualité des prévisions par deux valeurs complémentaires : l’erreur moyenne e et l’écart moyen absolu MAD.
L’erreur moyenne est définie par 
Cet indicateur signale la présence ou l’apparition d’un biais systématique : prévision en moyenne trop forte ou trop faible. On peut donc apprécier le centrage statistique du modèle : un modèle correct avec variations aléatoires ...
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