Nelle statistiche, fai previsioni in base ai dati che hai a disposizione. Sfortunatamente, le previsioni non sempre corrispondono ai valori effettivi generati dai dati. Conoscere la differenza tra le previsioni e i valori effettivi dei tuoi dati è utile in quanto può aiutarti a perfezionare le previsioni future e renderle più accurate. Per scoprire quanta differenza c'è tra le tue previsioni e il valore effettivo prodotto, devi calcolare l'errore assoluto medio (noto anche come MAE) dei dati.
Prima di poter calcolare il MAE dei tuoi dati, devi prima calcolare la somma degli errori assoluti (SAE). La formula per SAE è
che all'inizio può sembrare confuso se non sei abituato alla notazione sigma. La procedura effettiva è abbastanza semplice, tuttavia.
Sottrarre il valore vero (indicato daXt) dal valore misurato (indicato daXio), che potrebbe generare un risultato negativo a seconda dei punti dati. Prendi il valore assoluto del risultato per generare un numero positivo. Ad esempio, seXio è 5 eXt è 7:
Ripeti questo processo per ogni set di misurazioni e previsioni nei tuoi dati. Il numero di set è indicato dannella formula, con il
indicando che il processo inizia al primo set (io= 1) e ripete un totale dinvolte. Nell'esempio precedente, si supponga che i punti utilizzati in precedenza fossero una coppia di punti dati su 10. Oltre ai 2 generati in precedenza, gli insiemi di punti rimanenti generano valori assoluti di 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 e 9.
Una volta calcolato il SAE, devi trovare il valore medio o medio degli errori assoluti. Usa la formula
per ottenere questo risultato. Potresti anche vedere le due formule combinate in una, che sembra
ma non c'è alcuna differenza funzionale tra i due.
Dividi il tuo SAE pern, che come accennato in precedenza è il numero totale di set di punti nei tuoi dati. Continuando con l'esempio precedente, questo ci dà
Se necessario, arrotonda il totale a un numero prestabilito di cifre significative. Non è necessario questo nell'esempio utilizzato sopra, ma un calcolo che fornisce cifre come MAE = 2,34678361 o una cifra ripetuta potrebbe richiedere l'arrotondamento a qualcosa di più gestibile come MAE = 2,347. Il numero di cifre finali utilizzate dipende dalle preferenze personali e dalle specifiche tecniche del lavoro che svolgi.