So berechnen sie den mittleren absoluten fehler in excel (schritt für schritt)

In der Statistik ist der mittlere absolute Fehler (MAE) eine Möglichkeit, die Genauigkeit eines bestimmten Modells zu messen. Es wird wie folgt berechnet:

MAE = (1/n) * Σ|y _i – x _i |

Gold:

• Σ: Ein griechisches Symbol mit der Bedeutung „Summe“
• y _i : Der beobachtete Wert für die ^i-te Beobachtung
• x _i : der vorhergesagte Wert für die ^i-te Beobachtung
• n: Die Gesamtzahl der Beobachtungen

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie den mittleren absoluten Fehler in Excel berechnen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein

Geben wir zunächst eine Liste der beobachteten und vorhergesagten Werte in zwei separate Spalten ein:

Hinweis: Verwenden Sie dieses Tutorial , wenn Sie lernen möchten, wie Sie ein Regressionsmodell zur Berechnung vorhergesagter Werte verwenden.

Schritt 2: Berechnen Sie die absoluten Differenzen

Als nächstes verwenden wir die folgende Formel, um die absoluten Unterschiede zwischen den beobachteten und den vorhergesagten Werten zu berechnen:

Schritt 3: Berechnen Sie den MAE

Als nächstes verwenden wir die folgende Formel, um den durchschnittlichen absoluten Fehler zu berechnen:

Der mittlere absolute Fehler (MAE) beträgt 2,5625 .

Dies sagt uns, dass die durchschnittliche absolute Differenz zwischen den beobachteten Werten und den vorhergesagten Werten 2,5625 beträgt.

Im Allgemeinen gilt: Je niedriger der MAE-Wert, desto besser kann ein Modell an einen Datensatz angepasst werden. Wenn wir zwei verschiedene Modelle vergleichen, können wir die MAE jedes Modells vergleichen, um herauszufinden, welches Modell am besten zu einem Datensatz passt.

Bonus: Fühlen Sie sich frei, diesen Rechner für den mittleren absoluten Fehler zu verwenden, um den MAE für eine Liste beobachteter und vorhergesagter Werte automatisch zu berechnen.

Zusätzliche Ressourcen

So berechnen Sie MAPE in Excel
So berechnen Sie SMAPE in Excel