Bonsoir,
Je ne sais pas de quel type de prévision tu parles et ne comprends pas exactement ce que tu veux faire. Dans ton exemple, tu as deux solutions, tu veux comparer la fiabilité des deux solutions ? C'est ça ?
En général, pour qualifier un modèle de prévision, on utilise des indicateurs statistiques, mais pas seulement. On peut préférer un modèle qui se trompe un peu plus souvent, mais jamais de beaucoup, à un modèle qui se trompe rarement mais beaucoup quand il se plante. Ça existe, crois-moi, j'en ai rencontré ! Or, un modèle qui a ce type de caractéristique va souvent avoir des indicateurs statistiques meilleurs que le précédent.
Pour ton affaire, si tu veux comparer tes deux solutions, laisses tomber le % par jour, il n'a aucun intérêt et contentes toi de calculer quelle solution obtient le meilleur % sur l'ensemble des prévisions. Tu auras un indicateur de qualité globale.
Pour le Khi2, je sais bien qu'il n'a rien à faire dans cette histoire. Mais, comme le Khi2 a été cité dans une réponse, j'ai mis ce lien que je trouve bien fait pour des non-statisticiens et qui permet de comprendre ce que c'est.
HTH