Indhold
I statistik laver du prognoser baseret på de tilgængelige data. Desværre stemmer ikke prognoserne altid med de faktiske værdier genereret af dataene. Det er nyttigt at kende forskellen mellem prognoserne og de faktiske værdier for dine data, da det kan hjælpe dig med at forfine fremtidige prognoser og gøre dem mere nøjagtige. For at finde ud af, hvor meget af en forskel der er mellem dine prognoser og den faktiske producerede værdi, skal du beregne den gennemsnitlige absolutte fejl (også kendt som MAE) af dataene.
Beregn SAE
Inden du kan beregne MAE af dine data, skal du først beregne summen af absolutte fejl (SAE). Formlen for SAE er Σni = 1| xjeg - xt|, som kan virke forvirrende i starten, hvis du ikke er vant til sigma-notation. Den faktiske procedure er imidlertid temmelig ligetil.
Trækk den sande værdi (betegnet med xt) fra den målte værdi (betegnet med xjeg), muligvis genererer et negativt resultat afhængigt af dine datapunkter. Tag den absolutte værdi af resultatet for at generere et positivt tal. Som et eksempel, hvis xjeg er 5 og xt er 7, 5 - 7 = -2. Den absolutte værdi på -2 (betegnet med | -2 |) er 2.
Gentag denne proces for hvert sæt målinger og prognoser i dine data. Antallet af sæt angives med n i formlen med Σn i = 1 indikerer, at processen starter ved det første sæt (i = 1) og gentager i alt n gange. Antag i det foregående eksempel, at de tidligere anvendte punkter var et ud af 10 par datapunkter. Ud over de 2, der er genereret før, genererer de resterende punktsæt absolutte værdier på 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 og 9.
Tilføj de absolutte værdier sammen for at generere din SAE. For eksempel giver dette os SAE = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, hvilket når det tilføjes sammen giver os en SAE på 36.
Beregn MAE
Når du beregner SAE, skal du finde middelværdien eller gennemsnitsværdien af de absolutte fejl. Brug formlen MAE = SAE ÷ n for at få dette resultat. Du kan også se de to formler kombineret til en, der ligner MAE = (Σni = 1| xjeg - xt|) ÷ n, men der er ingen funktionel forskel mellem de to.
Del din SAE med n, som som nævnt ovenfor er det samlede antal punktsæt i dine data. Fortsætter vi med det foregående eksempel, giver dette os MAE = 36 ÷ 10 eller 3.6.
Rund dit samlede antal til et bestemt antal betydelige cifre, hvis det er nødvendigt. Der er ikke noget behov for dette i eksemplet anvendt ovenfor, men en beregning, der giver tal såsom MAE = 2.34678361 eller et gentagende tal, kan muligvis afrundes til noget, der er mere håndterbart som MAE = 2.347. Antallet af anvendte bagerste cifre afhænger af personlig præference og de tekniske specifikationer for det arbejde, du udfører.