绝对平均误差和平均绝对误差是两种常用的衡量预测模型精度的指标，它们都是基于实际观测值与预测值之间的差异来计算的。尽管它们在计算方法和意义上有一定的相似性，但它们之间还是存在一些区别的。
1. 计算方法上的区别：
绝对平均误差（Mean Absolute Error，简称MAE）是指所有实际观测值与预测值之间的绝对差值之和除以观测值的数量。计算公式为：
MAE = (|y_i - y_hat_i|) / n
其中，y_i表示实际观测值，y_hat_i表示预测值，n表示观测值的数量。
平均绝对误差（Mean Absolute Percentage Error，简称MAPE）是指所有实际观测值与预测值之间的绝对差值占实际观测值的比例之和除以观测值的数量。计算公式为：
MAPE = (|y_i - y_hat_i| / y_i) * 100% / n
2. 意义上的区别：
绝对平均误差反映的是预测值与实际观测值之间的平均差距，它对异常值的影响较小，因为绝对差值会抵消异常值的影响。因此，当数据中存在异常值时，使用MAE作为评价指标更为合适。
平均绝对误差反映的是预测值与实际观测值之间的相对差距，它对异常值的影响较大，因为百分比误差会放大异常值的影响。因此，当数据中不存在或异常值较少时，使用MAPE作为评价指标更为合适。
3. 应用范围上的区别：
由于MAE对异常值的影响较小，因此在实际应用中，MAE常用于回归分析、时间序列分析等领域，以评估预测模型的整体精度。
而MAPE对异常值的影响较大，因此在实际应用中，MAPE常用于财务分析、经济预测等领域，以评估预测模型在不同情况下的相对精度。
总之，绝对平均误差和平均绝对误差虽然都是衡量预测模型精度的指标，但它们在计算方法、意义上和应用范围上都存在一定的区别。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的评价指标，以便更准确地评估预测模型的性能。
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回答时间：2024-04-20 02:36
