Как рассчитать среднюю абсолютную ошибку в excel (шаг за шагом)

В статистике средняя абсолютная ошибка (MAE) — это способ измерения точности данной модели. Он рассчитывается следующим образом:

MAE = (1/n) * Σ|y _i – x _i |

Золото:

• Σ: греческий символ, означающий «сумма».
• y _i : наблюдаемое значение для ^i-го наблюдения.
• x _i : прогнозируемое значение для ^i-го наблюдения
• n: Общее количество наблюдений

В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать среднюю абсолютную ошибку в Excel.

Шаг 1: Введите данные

Сначала давайте внесем список наблюдаемых и прогнозируемых значений в два отдельных столбца:

Примечание. Используйте это руководство , если вам нужно научиться использовать модель регрессии для расчета прогнозируемых значений.

Шаг 2: Рассчитайте абсолютные разницы

Далее мы будем использовать следующую формулу для расчета абсолютных различий между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями:

Шаг 3: Рассчитайте MAE

Далее мы воспользуемся следующей формулой для расчета средней абсолютной ошибки:

Средняя абсолютная ошибка (MAE) оказывается равной 2,5625 .

Это говорит нам о том, что средняя абсолютная разница между наблюдаемыми значениями и прогнозируемыми значениями составляет 2,5625.

В общем, чем ниже значение MAE, тем лучше модель соответствует набору данных. Когда мы сравниваем две разные модели, мы можем сравнить MAE каждой модели, чтобы выяснить, какая из них лучше всего соответствует набору данных.

Бонус: не стесняйтесь использовать этот калькулятор средней абсолютной ошибки для автоматического расчета MAE для списка наблюдаемых и прогнозируемых значений.

Дополнительные ресурсы

Как рассчитать MAPE в Excel
Как рассчитать SMAPE в Excel