计算R中的均方根百分比误差

（Root Mean Square Percentage Error，简称RMSPER）是一种用于衡量预测模型准确性的指标。它是预测值与实际值之间的差异的均方根百分比。

计算RMSPER的步骤如下：

1. 首先，计算每个预测值与对应的实际值之间的差异。假设预测值为y_pred，实际值为y_true，则差异为y_pred - y_true。
2. 将每个差异除以对应的实际值，得到相对误差。相对误差为（y_pred - y_true）/ y_true。
3. 将所有相对误差的平方求和，得到均方误差（Mean Square Error，简称MSE）。MSE的计算公式为：MSE = Σ((y_pred - y_true) / y_true)^2 / n，其中n为样本数量。
4. 将均方误差开根号，得到均方根误差（Root Mean Square Error，简称RMSE）。RMSE的计算公式为：RMSE = sqrt(MSE)。
5. 最后，将RMSE除以实际值的平均值，并乘以100，得到均方根百分比误差（RMSPER）。RMSPER的计算公式为：RMSPER = (RMSE / mean(y_true)) * 100。

均方根百分比误差越小，表示预测模型的准确性越高。

应用场景：

均方根百分比误差常用于评估预测模型在时间序列分析、回归分析等领域的准确性。它可以帮助分析人员判断预测模型的可靠性，从而做出相应的决策。

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