В статистиката правите прогнози въз основа на наличните данни. За съжаление прогнозите не винаги съвпадат с действителните стойности, генерирани от данните. Познаването на разликата между прогнозите и действителните стойности на вашите данни е полезно, тъй като може да ви помогне да прецизирате бъдещите прогнози и да ги направите по-точни. За да разберете колко голяма е разликата между вашите прогнози и действителната получена стойност, трябва да изчислите средната абсолютна грешка (известна също като MAE) на данните.
Преди да можете да изчислите MAE на вашите данни, първо трябва да изчислите сумата на абсолютните грешки (SAE). Формулата за SAE е
което може да изглежда объркващо в началото, ако не сте свикнали със сигма нотация. Действителната процедура обаче е доста ясна.
Извадете истинската стойност (означена схT) от измерената стойност (означена схi), възможно генериране на отрицателен резултат в зависимост от вашите точки с данни. Вземете абсолютната стойност на резултата, за да генерирате положително число. Като пример, акохi е 5 ихT е 7:
Повторете този процес за всеки набор от измервания и прогнози във вашите данни. Броят на комплектите се обозначава снвъв формулата, с
показва, че процесът започва от първия набор (i= 1) и повтаря общонпъти. В предишния пример приемете, че използваните предишни точки са една от 10 двойки точки с данни. В допълнение към генерираните преди 2, останалите набори от точки генерират абсолютни стойности от 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 и 9.
След като изчислите SAE, трябва да намерите средната или средната стойност на абсолютните грешки. Използвайте формулата
за да получите този резултат. Можете също така да видите двете формули, обединени в една, която изглежда така
но няма функционална разлика между двете.
Разделете SAE нан, което, както бе споменато по-горе, е общият брой набори от точки във вашите данни. Продължавайки с предишния пример, това ни дава
Ако е необходимо, закръглете сумата до определен брой значими цифри. Няма нужда от това в примера, използван по-горе, но изчисление, предоставящо цифри като MAE = 2.34678361 или повтаряща се цифра, може да се нуждае от закръгляване до нещо по-управляемо като MAE = 2.347. Броят на използваните последващи цифри зависи от личните предпочитания и техническите спецификации на работата, която вършите.