Conţinut
În statistici, faceți prognoze pe baza datelor pe care le aveți disponibile. Din păcate, prognozele nu corespund întotdeauna cu valorile reale generate de date. Cunoașterea diferenței dintre prognoze și valorile reale ale datelor dvs. este utilă, deoarece vă poate ajuta să rafinați prognozele viitoare și să le faceți mai exacte. Pentru a afla cât de multă diferență există între previziuni și valoarea reală produsă, trebuie să calculați eroarea medie absolută (cunoscută și sub denumirea de MAE) a datelor.
Calculați SAE
Înainte de a putea calcula MAE a datelor dvs., mai întâi trebuie să calculați suma erorilor absolute (SAE). Formula pentru SAE este Σni = 1| xeu - XT|, care poate părea confuz la început dacă nu sunteți obișnuit cu notarea sigma. Procedura actuală este însă destul de simplă.
Reduceți valoarea adevărată (semnificată de xT) din valoarea măsurată (semnificată prin xeu), generând posibil un rezultat negativ în funcție de punctele de date. Ia valoarea absolută a rezultatului pentru a genera un număr pozitiv. Ca exemplu, dacă xeu este 5 și xT este 7, 5 - 7 = -2. Valoarea absolută a -2 (semnificată de | -2 |) este 2.
Repetați acest proces pentru fiecare set de măsurători și prognoze din datele dvs. Numărul de seturi este semnificat prin n în formulă, cu Σn i = 1 care indică faptul că procesul începe la primul set (i = 1) și se repetă în total de n ori. În exemplul precedent, să presupunem că punctele anterioare utilizate au fost una din 10 perechi de puncte de date. Pe lângă cele 2 generate anterior, seturile de puncte rămase generează valori absolute de 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 și 9.
Adăugați valorile absolute împreună pentru a genera SAE. De exemplu, acest lucru ne oferă SAE = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, care atunci când este adăugat împreună ne oferă un SAE de 36.
Calculați MAE
După ce calculați SAE, trebuie să găsiți valoarea medie sau medie a erorilor absolute. Utilizați formula MAE = SAE ÷ n pentru a obține acest rezultat. De asemenea, puteți vedea cele două formule combinate într-una, care arată ca MAE = (Σni = 1| xeu - XT|) ÷ n, dar nu există nicio diferență funcțională între cele două.
Împărțiți SAE la n, care, după cum am menționat mai sus, este numărul total de seturi de puncte din datele dvs. Continuând cu exemplul anterior, aceasta ne oferă MAE = 36 ÷ 10 sau 3.6.
Rotunjiți numărul total la un set de cifre semnificative, dacă este necesar. Nu este nevoie de acest lucru în exemplul utilizat mai sus, dar un calcul care furnizează cifre precum MAE = 2.34678361 sau o cifră care se repetă poate avea nevoie de rotunjire către ceva mai ușor de gestionat, cum ar fi MAE = 2.347. Numărul cifrelor de final utilizate depinde de preferințele personale și de specificațiile tehnice ale lucrărilor pe care le efectuați.