Comment calculer l’erreur absolue moyenne dans Excel (étape par étape)

En statistiques, l’ erreur absolue moyenne (MAE) est un moyen de mesurer la précision d’un modèle donné. Il est calculé comme suit :

MAE = (1/n) * Σ|y _je – x _je |

où:

• Σ : Un symbole grec qui signifie « somme »
• y _i : La valeur observée pour la ^ième observation
• x _i : la valeur prédite pour la ^ième observation
• n : Le nombre total d’observations

L’exemple étape par étape suivant montre comment calculer l’erreur absolue moyenne dans Excel.

Étape 1 : Saisissez les données

Tout d’abord, entrons une liste de valeurs observées et prédites dans deux colonnes distinctes :

Remarque : utilisez ce didacticiel si vous devez apprendre à utiliser un modèle de régression pour calculer les valeurs prédites.

Étape 2 : Calculer les différences absolues

Ensuite, nous utiliserons la formule suivante pour calculer les différences absolues entre les valeurs observées et prédites :

Étape 3 : Calculer le MAE

Ensuite, nous utiliserons la formule suivante pour calculer l’erreur absolue moyenne :

L’erreur absolue moyenne (MAE) s’avère être de 2,5625 .

Cela nous indique que la différence absolue moyenne entre les valeurs observées et les valeurs prédites est de 2,5625.

En général, plus la valeur du MAE est faible, plus un modèle est capable de s’adapter à un ensemble de données. Lorsque nous comparons deux modèles différents, nous pouvons comparer le MAE de chaque modèle pour savoir lequel offre le meilleur ajustement à un ensemble de données.

Bonus : n’hésitez pas à utiliser ce calculateur d’erreur moyenne absolue pour calculer automatiquement le MAE pour une liste de valeurs observées et prédites.

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