Hoe u de gemiddelde absolute fout in excel kunt berekenen (stap voor stap)

In de statistiek is de gemiddelde absolute fout (MAE) een manier om de nauwkeurigheid van een bepaald model te meten. Het wordt als volgt berekend:

MAE = (1/n) * Σ|y _i – x _i |

Goud:

• Σ: een Grieks symbool dat ‘som’ betekent
• y _i : De waargenomen waarde voor de ^i-de waarneming
• x _i : de voorspelde waarde voor de ^i-de waarneming
• n: Het totale aantal waarnemingen

Het volgende stapsgewijze voorbeeld laat zien hoe u de gemiddelde absolute fout in Excel kunt berekenen.

Stap 1: Voer de gegevens in

Laten we eerst een lijst met waargenomen en voorspelde waarden in twee afzonderlijke kolommen invoeren:

Opmerking: gebruik deze zelfstudie als u wilt leren hoe u een regressiemodel kunt gebruiken om voorspelde waarden te berekenen.

Stap 2: Bereken absolute verschillen

Vervolgens zullen we de volgende formule gebruiken om de absolute verschillen tussen de waargenomen en voorspelde waarden te berekenen:

Stap 3: Bereken de MAE

Vervolgens zullen we de volgende formule gebruiken om de gemiddelde absolute fout te berekenen:

De gemiddelde absolute fout (MAE) blijkt 2,5625 te zijn.

Dit vertelt ons dat het gemiddelde absolute verschil tussen de waargenomen waarden en de voorspelde waarden 2,5625 bedraagt.

Over het algemeen geldt dat hoe lager de MAE-waarde, hoe beter een model in een dataset past. Wanneer we twee verschillende modellen vergelijken, kunnen we de MAE van elk model vergelijken om erachter te komen welk model het beste bij een dataset past.

Bonus: voel je vrij om deze gemiddelde absolute foutcalculator te gebruiken om automatisch de MAE te berekenen voor een lijst met waargenomen en voorspelde waarden.

Aanvullende bronnen

Hoe MAPE in Excel te berekenen
Hoe SMAPE in Excel te berekenen