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In der Statistik erstellen Sie Prognosen basierend auf den verfügbaren Daten. Leider stimmen die Vorhersagen nicht immer mit den von den Daten generierten tatsächlichen Werten überein. Das Erkennen des Unterschieds zwischen den Prognosen und den tatsächlichen Werten Ihrer Daten ist hilfreich, da Sie damit zukünftige Prognosen verfeinern und präzisieren können. Um herauszufinden, wie groß der Unterschied zwischen Ihren Prognosen und dem tatsächlich erzeugten Wert ist, müssen Sie den mittleren absoluten Fehler (auch als MAE bezeichnet) der Daten berechnen.
SAE berechnen
Bevor Sie die MAE Ihrer Daten berechnen können, müssen Sie zunächst die Summe der absoluten Fehler (SAE) berechnen. Die Formel für SAE lautet Σni = 1xich - Xt|, was auf den ersten Blick verwirrend erscheinen kann, wenn Sie nicht an Sigma-Notation gewöhnt sind. Das eigentliche Vorgehen ist jedoch recht unkompliziert.
Subtrahieren Sie den wahren Wert (gekennzeichnet durch xt) aus dem Messwert (gekennzeichnet durch xich), was in Abhängigkeit von Ihren Datenpunkten möglicherweise zu einem negativen Ergebnis führt. Nehmen Sie den absoluten Wert des Ergebnisses, um eine positive Zahl zu generieren. Als Beispiel, wenn xich ist 5 und xt ist 7, 5 - 7 = -2. Der Absolutwert von -2 (angegeben durch | -2 |) ist 2.
Wiederholen Sie diesen Vorgang für jeden Satz von Messungen und Vorhersagen in Ihren Daten. Die Anzahl der Mengen wird in der Formel durch n und das Σ angegebenn i = 1 Zeigt an, dass der Prozess beim ersten Satz beginnt (i = 1) und insgesamt n-mal wiederholt wird. Im vorherigen Beispiel wird angenommen, dass die zuvor verwendeten Punkte eines von 10 Datenpunktpaaren waren. Zusätzlich zu den zuvor generierten 2 generieren die verbleibenden Punktmengen absolute Werte von 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 und 9.
Addieren Sie die absoluten Werte, um Ihre SAE zu generieren. Für das Beispiel ergibt dies SAE = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, was zusammen eine SAE von 36 ergibt.
MAE berechnen
Nachdem Sie die SAE berechnet haben, müssen Sie den Mittelwert oder Durchschnittswert der absoluten Fehler ermitteln. Verwenden Sie die Formel MAE = SAE ÷ n, um dieses Ergebnis zu erhalten. Möglicherweise sehen Sie auch die beiden Formeln in einer zusammengefasst, die wie folgt aussieht: MAE = (Σni = 1xich - Xt|) ÷ n, aber es gibt keinen funktionalen Unterschied zwischen den beiden.
Teilen Sie Ihre SAE durch n, was wie oben erwähnt die Gesamtzahl der Punktmengen in Ihren Daten ist. Wenn Sie mit dem vorherigen Beispiel fortfahren, erhalten Sie MAE = 36 ÷ 10 oder 3.6.
Runden Sie Ihre Summe bei Bedarf auf eine festgelegte Anzahl von signifikanten Stellen. In dem oben verwendeten Beispiel ist dies nicht erforderlich, aber eine Berechnung, die Zahlen wie MAE = 2.34678361 oder eine sich wiederholende Zahl liefert, muss möglicherweise auf etwas überschaubareres gerundet werden, wie MAE = 2.347. Die Anzahl der Nachkommastellen hängt von Ihren persönlichen Vorlieben und den technischen Spezifikationen Ihrer Arbeit ab.