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Nelle statistiche, fai previsioni basate sui dati che hai a disposizione. Sfortunatamente, le previsioni non corrispondono sempre ai valori effettivi generati dai dati. Conoscere la differenza tra le previsioni e i valori effettivi dei 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.
Calcola SAE
Prima di poter calcolare il MAE dei tuoi dati, devi prima calcolare la somma degli errori assoluti (SAE). La formula per SAE è Σni = 1| xio - Xt|, che all'inizio può apparire confuso se non sei abituato alla notazione sigma. La procedura attuale è abbastanza semplice, tuttavia.
Sottrai il valore vero (indicato da xt) dal valore misurato (indicato da xio), eventualmente generando un risultato negativo a seconda dei punti dati. Prendi il valore assoluto del risultato per generare un numero positivo. Ad esempio, se xio è 5 e xt è 7, 5 - 7 = -2. Il valore assoluto di -2 (indicato da | -2 |) è 2.
Ripeti questo processo per ogni serie di misurazioni e previsioni nei tuoi dati. Il numero di insiemi è indicato da n nella formula, con Σn i = 1 indicando che il processo inizia al primo set (i = 1) e si ripete per un totale di n volte. Nell'esempio precedente, supponiamo che i punti precedenti utilizzati fossero uno su 10 coppie di punti dati. Oltre ai 2 generati in precedenza, i set di punti rimanenti generano valori assoluti di 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 e 9.
Aggiungi i valori assoluti insieme per generare il tuo SAE. Per l'esempio, questo ci dà SAE = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, che se sommati ci danno un SAE di 36.
Calcola MAE
Una volta calcolato il SAE, devi trovare il valore medio o medio degli errori assoluti. Usa la formula MAE = SAE ÷ n per ottenere questo risultato. Puoi anche vedere le due formule combinate in una, che assomiglia a MAE = (Σni = 1| xio - Xt|) ÷ n, ma non c'è differenza funzionale tra i due.
Dividi il tuo SAE per n, che come menzionato sopra è il numero totale di set di punti nei tuoi dati. Continuando con l'esempio precedente, questo ci dà MAE = 36 ÷ 10 o 3.6.
Arrotondare il totale a un determinato numero di cifre significative, se necessario. Non è necessario per questo nell'esempio usato in precedenza, ma un calcolo che fornisce cifre come MAE = 2.34678361 o una cifra ripetuta potrebbe aver bisogno di 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 svolto.