Mean Absolute Percentage Error per LAU

[jipclaassens]

Dit geeft natuurlijk een error van vrijwel 0 omdat X_asi vrijwel identiek is aan P_i.
Dus dit zou je dan per SexAgeGroup willen hebben @cjacobscrisioni ? Maar dan hebben we geen observed value per grid cel.

attribute<float32>  MAPE (r) := 100f * (1f / count(X_asi/Total,  i/r_rel)[float32]) * sum( abs(P_i - X_asi/Total) / P_i,  i/r_rel);

[cjacobscrisioni]

Een error van vrijwel 0 is prima. Beter nog een error van absoluut 0. Ik zou gewoon

Som [ abs( /Reference_data/Iters/LastIter/Diff_X_i_P_i) / P_i ] berekenen.

[cjacobscrisioni]

Besides errors between Reference_data/Iters/LastIter/Diff_X_i_P_i) / P_i it would also be good to measure

• Error in distributed vs expected population shares, e.g. - sum over all AgeSexGroups,
  abs(sum(LastIter/X_asi/[classes] , r_rel) / sum(LastIter/X_asi/Total, j_rel) - [Q_asr/[classes] / Q_asr/Total])
• Error in absolute vs expected population sizes per AgeSexGroup, e.g. sum over all AgeSexGroups,
  abs[sum(LastIter/X_asi/[classes] , r_rel) - Q_asr/[classes] ]

Note: I just pushed some minor description additions (pulled in the most recent changes first).