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Nas estatísticas, você faz previsões com base nos dados disponíveis. Infelizmente, as previsões nem sempre correspondem aos valores reais gerados pelos dados. Saber a diferença entre as previsões e os valores reais dos seus dados é útil, pois pode ajudá-lo a refinar as previsões futuras e torná-las mais precisas. Para descobrir quanta diferença existe entre suas previsões e o valor real produzido, é necessário calcular o erro absoluto médio (também conhecido como MAE) dos dados.
Calcular SAE
Antes de poder calcular o MAE dos seus dados, você primeiro precisa calcular a soma dos erros absolutos (SAE). A fórmula para SAE é Σni = 1| xEu - xt|, que pode parecer confuso no início se você não estiver acostumado à notação sigma. O procedimento real é bastante simples, no entanto.
Subtraia o valor verdadeiro (representado por xt) a partir do valor medido (representado por xEu), possivelmente gerando um resultado negativo dependendo dos pontos de dados. Pegue o valor absoluto do resultado para gerar um número positivo. Como exemplo, se xEu é 5 e xt é 7, 5-7 = -2. O valor absoluto de -2 (representado por | -2 |) é 2.
Repita esse processo para cada conjunto de medidas e previsões em seus dados. O número de conjuntos é representado por n na fórmula, com o Σn i = 1 indicando que o processo inicia no primeiro conjunto (i = 1) e repete um total de n vezes. No exemplo anterior, suponha que os pontos anteriores utilizados sejam um em cada 10 pares de pontos de dados. Além dos 2 gerados anteriormente, os conjuntos de pontos restantes geram valores absolutos de 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 e 9.
Adicione os valores absolutos juntos para gerar seu SAE. Por exemplo, isso nos dá SAE = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, que quando somados nos dá um SAE de 36.
Calcular MAE
Depois de calcular o SAE, é necessário encontrar o valor médio ou médio dos erros absolutos. Use a fórmula MAE = SAE ÷ n para obter este resultado. Você também pode ver as duas fórmulas combinadas em uma, que se parecem com MAE = (Σni = 1| xEu - xt|) ÷ n, mas não há diferença funcional entre os dois.
Divida seu SAE por n, que, como mencionado acima, é o número total de conjuntos de pontos em seus dados. Continuando com o exemplo anterior, isso nos dá MAE = 36 × 10 ou 3,6.
Arredonde seu total para um número definido de dígitos significativos, se necessário. Não há necessidade disso no exemplo usado acima, mas um cálculo que forneça números como MAE = 2.34678361 ou um número repetido pode precisar ser arredondado para algo mais gerenciável como MAE = 2.347. O número de dígitos finais usados depende da preferência pessoal e das especificações técnicas do trabalho que você faz.