En las estadísticas, haces pronósticos basados en los datos que tienes disponibles. Desafortunadamente, los pronósticos no siempre coinciden con los valores reales generados por los datos. Conocer la diferencia entre los pronósticos y los valores reales de sus datos es útil, ya que puede ayudarlo a refinar los pronósticos futuros y hacerlos más precisos. Para saber cuánta diferencia hay entre sus pronósticos y el valor real producido, debe calcular el error absoluto medio (también conocido como MAE) de los datos.
Antes de poder calcular el MAE de sus datos, primero debe calcular la suma de errores absolutos (SAE). La fórmula de SAE es
lo que puede parecer confuso al principio si no está acostumbrado a la notación sigma. Sin embargo, el procedimiento real es bastante sencillo.
Reste el valor verdadero (representado porXt) del valor medido (representado porXI), posiblemente generando un resultado negativo en función de sus puntos de datos. Toma el valor absoluto del resultado para generar un número positivo. Como ejemplo, siXI es 5 yXt es 7:
Repita este proceso para cada conjunto de mediciones y pronósticos en sus datos. El número de conjuntos está representado pornorteen la fórmula, con el
indicando que el proceso comienza en el primer conjunto (I= 1) y repite un total denorteveces. En el ejemplo anterior, suponga que los puntos anteriores utilizados fueron uno de cada 10 pares de puntos de datos. Además de los 2 generados anteriormente, los conjuntos de puntos restantes generan valores absolutos de 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 y 9.
Una vez que calcule el SAE, debe encontrar el valor medio o promedio de los errores absolutos. Usa la fórmula
para obtener este resultado. También puede ver las dos fórmulas combinadas en una, que se parece a
pero no hay diferencia funcional entre los dos.
Divida su SAE pornorte, que como se mencionó anteriormente es el número total de conjuntos de puntos en sus datos. Continuando con el ejemplo anterior, esto nos da
Redondea tu total a un número determinado de dígitos significativos si es necesario. No hay necesidad de esto en el ejemplo utilizado anteriormente, pero un cálculo que proporcione cifras como MAE = 2,34678361 o una cifra repetida puede necesitar redondearse a algo más manejable como MAE = 2,347. El número de dígitos finales utilizados depende de las preferencias personales y las especificaciones técnicas del trabajo que realiza.