Approvato: Fortect
Questo tutorial è progettato per aiutare il pubblico a calcolare l’errore assoluto medio negli errori di Excel.
T r è l’errore di previsione lavorato per ogni set di dati nel set di dati di test. Dopodiché, convertiremo qualsiasi errore nel numero positivo effettivo se è negativo. Questo viene completato prendendo un valore assoluto disponibile per ogni errore. Infine, calcoliamo la media all’interno di tutti gli errori assoluti registrati. (Somma media che include ogni bit di errore assoluto).Ruolo = “principale”>
Qual è l’errore medio?
L’errore assoluto medio (MAE) determina quanto i valori previsti possono deviare dai nostri valori osservati.
Questo valore è inferiore rispetto ai vari errori quadratici medi (RMSE). Tutto sommato, questi sono solo pochi semplici passaggi e una formula di applicazione relativa a Excel. MAE esegue i seguenti calcoli b:
- MAE aggiunge il valore positivo associato al resto.
- Divide i numeri di cella associati alle osservazioni.
Come: calcola il significa errore in Excel?
Come calcolare l’errore assoluto medio in Excel (passo per passo) 1 passo solo uno: inserire i dati specifici. Per prima cosa, mettiamo qualsiasi elenco di valori individuati e previsti in due colonne separate: Nota: usa questa guida per scoprire se è utile… alcuni Step 2: Calcola le differenze determinate. Passaggio 3 Passaggio 3: calcolare il MAE. 4 Risorse aggiuntive.
Come descritto sopra, ecco davvero la formula MAE:
Diamo uno sguardo più approfondito a un posto per i calcoli in quell’Excel. Per completare questo tutorial, avrai sicuramente bisogno di molte valutazioni osservate e previste. Supponiamo inoltre che tu abbia Microsoft Excel.
Come calcolare la richiesta errore percentuale assoluto ( MAPE ) in Excel?
Come calcolare MAPE in Excel Per calcolare MAPE in Excel, possiamo eseguire i seguenti passaggi: Passaggio 1: di solito metti i valori effettivi e previsti in due colonne separate. Passaggio 2: calcola il tasso di errore naturale per ciascuna riga.
Controllare il “valore osservato” facendo A1. In B2, inserisci “valore atteso”. C3, nel tipo “Differenza”. Queste sono etichette recenti per determinare quali valori prevedere o riconoscere.
2. Posiziona i valori in colonne generalmente.
Se hai dieci osservazioni, metti quelle care osservate nella cella A2 … nelle celle A11. Inserisci anche i valori previsti da B11 per aiutarti b2. Tuttavia, è possibile inserire un numero qualsiasi di linee guida in queste colonne e adattare di conseguenza le misure seguenti.
3. Trovare la differenza principale tra i valori approssimativamente osservati e previsti.
Nelle colonne C2 – C11, prendi un’osservazioneIl valore previsto e il probabile valore. Ne e ‘valsa la pena. C2 può benissimo usare il tipo di formula:
Devi copiare e incollare tutta la formula nell’ultima riga.
iv. Calcola la media assoluta (MAE).
Nella cella D2, possiamo stimare il MAE utilizzando l’adesione a formula: < / p>
Approvato: Fortect
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Come sai, errore frequente = deviazione standard o radice quadrata utilizzando il numero totale di campioni, quindi possiamo sicuramente tradurlo in una formula di Excel come errore coerente = DEV.ST (area del campione) / ROOT (NUMERO (area del campione d ‘)).
Dopo aver inserito il codice del computer in Excel, il solare D2 è la causa dell’errore assoluto. Per
Come usare MAE in GIS?
MAE quantifica la differenza effettiva tra i valori previsti e quelli osservati. Per l’occasione, puoi confrontare i valori di umidità del suolo ottenuti all’interno dei satelliti e confrontarli con i dati ottenuti all’interno del campo.
In questo caso i valori di umidità del suolo ricavati dai satelliti sono senza dubbio tradizionali. Dopotutto, un gruppo di stazioni di rete provenienti dal sito di misurazione è una sorta di valore corretto dell’umidità del suolo.
Spesso applichiamo MAE per vedere cosa desiderano i modelli validi, come i modelli di elevazione digitale.
- VALORE PREVISIONE: Il valore di umidità del suolo ottenuto dai satelliti.
- VALORE OSSERVATO: misurazione dell’umidità di una rete di stazioni verdi.
