Isi
Dalam statistik, Anda membuat perkiraan berdasarkan data yang Anda miliki. Sayangnya, perkiraan tidak selalu cocok dengan nilai aktual yang dihasilkan oleh data. Mengetahui perbedaan antara prakiraan dan nilai aktual data Anda berguna karena dapat membantu Anda memperbaiki prakiraan masa depan dan membuatnya lebih akurat. Untuk mengetahui seberapa besar perbedaan yang ada antara perkiraan Anda dan nilai aktual yang dihasilkan, Anda perlu menghitung kesalahan absolut rata-rata (juga dikenal sebagai MAE) dari data.
Hitung SAE
Sebelum Anda dapat menghitung MAE data Anda, Anda harus terlebih dahulu menghitung jumlah kesalahan absolut (SAE). Formula untuk SAE adalah Σni = 1| xsaya - xt|, Yang mungkin tampak membingungkan pada awalnya jika Anda tidak terbiasa dengan notasi sigma. Namun, prosedur yang sebenarnya cukup mudah.
Kurangi nilai sebenarnya (ditandai dengan xt) dari nilai yang diukur (ditandai dengan xsaya), mungkin menghasilkan hasil negatif tergantung pada titik data Anda. Ambil nilai absolut dari hasil untuk menghasilkan angka positif. Sebagai contoh, jika xsaya adalah 5 dan xt adalah 7, 5 - 7 = -2. Nilai absolut -2 (ditandai oleh | -2 |) adalah 2.
Ulangi proses ini untuk setiap set pengukuran dan perkiraan dalam data Anda. Jumlah set ditandai oleh n dalam rumus, dengan Σn i = 1 menunjukkan bahwa proses dimulai pada set pertama (i = 1) dan mengulangi total n kali. Dalam contoh sebelumnya, asumsikan bahwa titik sebelumnya yang digunakan adalah satu dari 10 pasang titik data. Selain 2 yang dihasilkan sebelumnya, set titik yang tersisa menghasilkan nilai absolut dari 1, 4, 3, 4, 2, 6, 3, 2 dan 9.
Tambahkan nilai absolut bersama untuk menghasilkan SAE Anda. Sebagai contoh, ini memberi kita SAE = 2 + 1 + 4 + 3 + 4 + 2 + 6 + 3 + 2 + 9, yang bila ditambahkan bersama memberi kita SAE 36.
Hitung MAE
Setelah Anda menghitung SAE, Anda harus menemukan nilai rata-rata atau rata-rata dari kesalahan absolut. Gunakan rumus MAE = SAE ÷ n untuk mendapatkan hasil ini. Anda juga dapat melihat dua rumus digabungkan menjadi satu, yang terlihat seperti MAE = (Σni = 1| xsaya - xt|) ÷ n, tetapi tidak ada perbedaan fungsional antara keduanya.
Bagilah SAE Anda dengan n, yang seperti disebutkan di atas adalah jumlah total set poin dalam data Anda. Melanjutkan dengan contoh sebelumnya, ini memberi kita MAE = 36 ÷ 10 atau 3.6.
Bulatkan total Anda ke sejumlah digit signifikan jika diperlukan. Tidak perlu untuk ini dalam contoh yang digunakan di atas, tetapi perhitungan yang menyediakan angka-angka seperti MAE = 2.34678361 atau angka yang berulang mungkin perlu dibulatkan ke sesuatu yang lebih mudah dikelola seperti MAE = 2.347. Jumlah digit tambahan yang digunakan tergantung pada preferensi pribadi dan spesifikasi teknis pekerjaan yang Anda lakukan.