В данном вопросе мы рассматриваем различные количественные оценки ошибок прогноза. Давайте подробнее разберем каждый из предложенных вариантов и определим, какие из них действительно относятся к количественным оценкам ошибки прогноза.

• Среднее абсолютное отклонение - это одна из основных мер, используемых для оценки точности прогноза. Она показывает, насколько в среднем прогнозируемые значения отклоняются от фактических. Это значение рассчитывается как среднее арифметическое абсолютных значений отклонений.
• Средняя процентная ошибка - это еще одна важная мера, которая позволяет оценить ошибку прогноза в процентном выражении. Она вычисляется как среднее значение абсолютных ошибок, деленное на фактические значения, умноженное на 100%. Это позволяет лучше понять, насколько велика ошибка относительно величины фактических данных.
• Средняя абсолютная ошибка в процентах - это также мера, связанная с ошибками прогноза. Она похожа на среднюю процентную ошибку и используется для оценки точности прогноза в процентном выражении. Однако в некоторых источниках эти термины могут использоваться взаимозаменяемо.
• Критерий Стьюдента - это статистический тест, который используется для проверки гипотез о средних значениях. Он не является мерой ошибки прогноза, а скорее инструментом для анализа данных и проверки статистических гипотез.

Таким образом, к количественным оценкам ошибки прогноза относятся:

• Среднее абсолютное отклонение
• Средняя процентная ошибка
• Средняя абсолютная ошибка в процентах

Критерий Стьюдента не является мерой ошибки прогноза и не должен быть включен в этот список.