Dans les statistiques, vous faites des prévisions basées sur les données dont vous disposez. Malheureusement, les prévisions ne correspondent pas toujours aux valeurs réelles générées par les données. Connaître la différence entre les prévisions et les valeurs réelles de vos données est utile car cela peut vous aider à affiner les prévisions futures et à les rendre plus précises. Pour connaître la différence entre vos prévisions et la valeur réelle produite, vous devez calculer l'erreur absolue moyenne (également appelée MAE) des données.
Avant de pouvoir calculer la MAE de vos données, vous devez d'abord calculer la somme des erreurs absolues (SAE). La formule de SAE est
ce qui peut sembler déroutant au début si vous n'êtes pas habitué à la notation sigma. La procédure proprement dite est cependant assez simple.
Soustraire la vraie valeur (signifiée parXt) à partir de la valeur mesurée (signifiée parXje), générant éventuellement un résultat négatif en fonction de vos points de données. Prenez la valeur absolue du résultat pour générer un nombre positif. A titre d'exemple, si
Répétez ce processus pour chaque ensemble de mesures et de prévisions dans vos données. Le nombre d'ensembles est indiqué parmdans la formule, avec le
indiquant que le processus commence au premier ensemble (je= 1) et répète un total demfois. Dans l'exemple précédent, supposons que les points précédents utilisés étaient l'une des 10 paires de points de données. En plus des 2 générés précédemment, les ensembles de points restants génèrent des valeurs absolues de 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 et 9.
Une fois que vous avez calculé le SAE, vous devez trouver la valeur moyenne ou moyenne des erreurs absolues. Utilisez la formule
pour obtenir ce résultat. Vous pouvez également voir les deux formules combinées en une seule, qui ressemble à
mais il n'y a pas de différence fonctionnelle entre les deux.
Divisez votre SAE parm, qui, comme mentionné ci-dessus, correspond au nombre total d'ensembles de points dans vos données. En reprenant l'exemple précédent, cela nous donne
Arrondissez votre total à un nombre défini de chiffres significatifs si nécessaire. Cela n'est pas nécessaire dans l'exemple utilisé ci-dessus, mais un calcul fournissant des chiffres tels que MAE = 2,34678361 ou un chiffre répété peut nécessiter un arrondi à quelque chose de plus gérable comme MAE = 2,347. Le nombre de chiffres de fin utilisés dépend de vos préférences personnelles et des spécifications techniques du travail que vous effectuez.