In statistieken maakt u prognoses op basis van de beschikbare gegevens. Helaas komen de voorspellingen niet altijd overeen met de werkelijke waarden die door de gegevens zijn gegenereerd. Het is handig om het verschil te weten tussen de voorspellingen en de werkelijke waarden van uw gegevens, omdat dit u kan helpen toekomstige voorspellingen te verfijnen en nauwkeuriger te maken. Om erachter te komen hoeveel verschil er is tussen uw voorspellingen en de werkelijk geproduceerde waarde, moet u de gemiddelde absolute fout (ook bekend als MAE) van de gegevens berekenen.
SAE berekenen

Voordat u kan de MAE van uw gegevens berekenen, moet u eerst de som van absolute fouten (SAE) berekenen. De formule voor SAE is Σ ^{n _{i \u003d 1 |}}

x _{i - x t |}

, wat in het begin verwarrend kan lijken als je niet gewend bent aan sigma-notatie. De feitelijke procedure is echter vrij eenvoudig.

1. Neem absolute waarden
   
   

   Trek de werkelijke waarde (aangegeven door x _{t) af van de gemeten waarde (aangegeven door x i), mogelijk een negatief resultaat genereren, afhankelijk van uw gegevenspunten. Neem de absolute waarde van het resultaat om een positief getal te genereren. Als x i bijvoorbeeld is 5 en x is t 7, 5 - 7 \u003d -2. De absolute waarde van -2 (aangegeven door |}

   -2 |

   ) is 2.
   

2. Herhaal n maal
   
   

   Herhaal dit proces voor elke set metingen en voorspellingen in uw gegevens. Het aantal sets wordt aangegeven met n in de formule, waarbij de Σ ^{n _{i \u003d 1 aangeeft dat het proces begint bij de eerste set (i \u003d 1) en in totaal n keer wordt herhaald. Neem in het vorige voorbeeld aan dat de eerder gebruikte punten één van de 10 paar datapunten waren. Naast de eerder gegenereerde 2, genereren de resterende puntensets absolute waarden van 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 en 9.}}
   

3. De waarden toevoegen
   
   

   Voeg de absolute waarden bij elkaar om uw SAE te genereren. Voor het voorbeeld geeft dit ons SAE \u003d 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, wat bij elkaar opgeteld een SAE van 36 oplevert.
   
   Bereken MAE
   

   Nadat u de SAE hebt berekend, moet u de gemiddelde of gemiddelde waarde van de absolute fouten vinden. Gebruik de formule MAE \u003d SAE ÷ n om dit resultaat te krijgen. Mogelijk ziet u ook de twee formules gecombineerd in één, die eruitziet als MAE \u003d (Σ ^{n _{i \u003d 1 |}}

   x _{i - x t |}

   ) ÷ n, maar er is geen functioneel verschil tussen de twee.
   

   1. Delen door n
      
      

      Deel uw SAE door n, zoals hierboven vermeld het totale aantal puntensets in uw gegevens. Verdergaand met het vorige voorbeeld geeft dit ons MAE \u003d 36 ÷ 10 of 3.6.
      

   2. Naar behoefte afronden
      
      

      Indien nodig kunt u uw totaal afronden op een bepaald aantal significante cijfers. Dit is niet nodig in het bovenstaande voorbeeld, maar een berekening met cijfers zoals MAE \u003d 2.34678361 of een herhalend cijfer moet mogelijk worden afgerond op iets beter beheersbaar zoals MAE \u003d 2.347. Het aantal achterliggende cijfers is afhankelijk van persoonlijke voorkeur en de technische specificaties van het werk dat u doet.