En estadística, usted hace pronósticos basados en los datos que tiene 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.
calcular sae
antes de poder calcular la cantidad de sus datos, primero debe calcular la suma de los errores absolutos (sae). la fórmula para sae es Σ n i = 1 | x i - x t |, lo que puede parecer confuso al principio si no estás acostumbrado a la notación sigma. Sin embargo, el procedimiento real es bastante sencillo.
reste el valor verdadero (representado por x t ) del valor medido (representado por x i ), posiblemente generando un resultado negativo según los puntos de datos. tome el valor absoluto del resultado para generar un número positivo. como ejemplo, si x i es 5 y x t es 7, 5 - 7 = -2. el valor absoluto de -2 (indicado por | -2 |) es 2.
repita este proceso para cada conjunto de mediciones y pronósticos en sus datos. el número de conjuntos se indica con n en la fórmula, con n i = 1 lo que indica que el proceso comienza en el primer conjunto (i = 1) y se repite un total de n veces. 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.
Suma los valores absolutos para generar tu sae. para el ejemplo, esto nos da sae = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, que cuando se suman nos da un sae de 36.
calcular mae
Una vez que calcule el sae, debe encontrar la media o el valor promedio de los errores absolutos. use la fórmula mae = sae ÷ n para obtener este resultado. También puede ver las dos fórmulas combinadas en una, que parece mae = (Σ n i = 1 | x i - x t |) ÷ n, pero no hay diferencia funcional entre las dos.
divida su sae por n, que, como se mencionó anteriormente, es el número total de conjuntos de puntos en sus datos. Continuando con el ejemplo anterior, esto nos da mae = 36 ÷ 10 o 3.6.
redondea tu total a un número establecido de dígitos significativos si es necesario. no hay necesidad de esto en el ejemplo anterior, pero un cálculo que proporcione cifras como mae = 2.34678361 o una cifra que se repita puede necesitar un redondeo 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 realice.