Зміст
У статистиці ви робите прогнози на основі наявних даних. На жаль, прогнози завжди не відповідають фактичним значенням, що генеруються даними. Знання різниці між прогнозами та фактичними значеннями ваших даних є корисним, оскільки може допомогти вам уточнити майбутні прогнози та зробити їх більш точними. Щоб дізнатись, яка різниця існує між вашими прогнозами та фактичним отриманим значенням, вам потрібно обчислити середню абсолютну помилку (також відому як МАЕ) даних.
Обчисліть SAE
Перш ніж ви зможете обчислити МАЕ своїх даних, спочатку потрібно обчислити суму абсолютних помилок (SAE). Формула SAE - Σнi = 1| хi - хт|, які можуть здатися заплутаними спочатку, якщо ви не звикли до позначення сигми. Фактична процедура, однак, досить проста.
Віднімаємо справжнє значення (позначається xт) від вимірюваного значення (позначається xi), можливо, генеруючи негативний результат залежно від ваших даних. Візьміть абсолютне значення результату для отримання додатного числа. Як приклад, якщо xi дорівнює 5 і хт дорівнює 7, 5 - 7 = -2. Абсолютна величина -2 (позначається | -2 |) - 2.
Повторіть цей процес для кожного набору вимірювань та прогнозів у ваших даних. Кількість множин позначається n у формулі з Σн i = 1 що вказує на те, що процес починається з першого набору (i = 1) і повторюється в цілому n разів. У попередньому прикладі припустимо, що попередні використовувані точки були однією з 10 пар точок даних. На додаток до 2, що генеруються раніше, решта наборів точок генерують абсолютні значення 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 і 9.
Додайте абсолютні значення разом, щоб створити SAE. Для прикладу, це дає нам SAE = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, що при складанні разом дає нам SAE 36.
Розрахуйте МАЕ
Після підрахунку SAE ви повинні знайти середнє або середнє значення абсолютних помилок. Використовуйте формулу MAE = SAE ÷ n, щоб отримати цей результат. Ви також можете побачити дві формули, об'єднані в одну, що виглядає як MAE = (Σнi = 1| хi - хт|) ÷ n, але функціональної різниці між ними немає.
Розділіть SAE на n, що, як було сказано вище, є загальною кількістю наборів точок у ваших даних. Продовжуючи попередній приклад, це дає нам MAE = 36 ÷ 10 або 3,6.
Округніть загальну кількість до значної кількості значущих цифр, якщо потрібно. У цьому немає необхідності у наведеному вище прикладі, але для розрахунку, що надає такі цифри, як MAE = 2.34678361 або повторювана фігура, може знадобитися округлення до чогось більш керованого, як MAE = 2.347. Кількість використаних кінцевих цифр залежить від особистих уподобань та технічних умов роботи, яку ви виконуєте.