So berechnen Sie den mittleren absoluten Fehler in Excel (Schritt für Schritt)

In der Statistik ist der mittlere absolute Fehler (MAE, engl. mean absolute error) eine Möglichkeit, die Genauigkeit eines bestimmten Modells zu messen. Es wird berechnet als:

MAE = (1/n) * Σ|y _i – x _i |

wo:

• Σ: Ein griechisches Symbol, das „Summe“ bedeutet
• y _i: Der beobachtete Wert für die i-te Beobachtung
• x _i: Der vorhergesagte Wert für die i-te Beobachtung
• n: Die Gesamtzahl der Beobachtungen

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie den mittleren absoluten Fehler in Excel berechnen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein

Geben wir zunächst eine Liste der beobachteten und vorhergesagten Werte in zwei separate Spalten ein:

Schritt 2: Berechnen Sie die absoluten Unterschiede

Als Nächstes verwenden wir die folgende Formel, um die absoluten Unterschiede zwischen den beobachteten und den vorhergesagten Werten zu berechnen:

Schritt 3: MAE berechnen

Als Nächstes verwenden wir die folgende Formel, um den mittleren absoluten Fehler zu berechnen:

(Die Formeln wurden mit einer englischsprachen Excel-Version erstellt. Für die deutschen Formeln siehe z.B. hier)

Der mittlere absolute Fehler (MAE) beträgt 2,5625.

Dies sagt uns, dass die durchschnittliche absolute Differenz zwischen den beobachteten Werten und den vorhergesagten Werten 2,5625 beträgt.

Im Allgemeinen gilt: Je niedriger der Wert für den MAE, desto besser kann ein Modell an einen Datensatz angepasst werden. Beim Vergleich zweier verschiedener Modelle können wir den MAE jedes Modells vergleichen, um zu wissen, welches Modell besser zu einem Datensatz passt.

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