如何在 Excel 中计算平均绝对误差 (MAE)

by giser · 2022-09-22

平均绝对误差 (MAE) 衡量预测值与观察值的差距。

它与均方根误差 (RMSE) 有点不同。总的来说，这只是几个简单的步骤并在 Excel 中应用公式。 MAE 执行以下 2 个计算：

如上所述，这是MAE 公式：

让我们来看一个如何在 Excel 中计算 MAE 的示例。要完成本教程，您需要一组观察值和预测值。此外，我们假设您有 Microsoft Excel。

在 A1 中，键入“观察值”。在 B2 中，键入“预测值”。在 C3 中，键入“差异”。这些只是帮助识别哪些值属于预测值或观察值的标题。

如果您有 10 个观测值，请将这些观测值放在单元格 A2 到 A11 中。此外，您将输入从 B2 到 B11 的预测值。但您可以在这些列中输入任意数量的值，并相应地调整以下步骤。

在 C2 至 C11 列中，减去观察值和预测值。 C2 将使用此公式：

 =A2-B2

您必须将此公式一直复制并粘贴到最后一行。

在单元格 D2 中，我们可以使用以下公式计算 MAE：

=SUMPRODUCT(ABS(C2:C11))/COUNT(C2:C11)

在 Excel 中输入此代码后，单元格 D2 是平均绝对误差值。

MAE 量化预测值和观测值之间的差异。例如，您可以比较卫星得出的土壤湿度值，并将它们与现场收集的值进行比较。

在这种情况下，卫星导出的土壤水分值是预测值。最后，地面站网测量的真实土壤水分值是观测值。

我们经常使用 MAE 来查看正确的模型与数字高程模型的相似程度。

请记住，如果您想了解有关统计的更多信息，请查看这些R 和 Python 中的统计认证和课程。