Calcular el error medio absoluto
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El error absoluto y el error relativo son dos tipos de error experimental. En la ciencia es necesario calcular ambos tipos de error, por lo que es conveniente entender la diferencia entre ellos y cómo calcularlos.
El error absoluto es una medida de la distancia que separa una medición de un valor real o una indicación de la incertidumbre en una medición. Por ejemplo, si se mide la anchura de un libro con una regla con marcas milimétricas, lo mejor que se puede hacer es medir la anchura del libro con una precisión de un milímetro. Se mide el libro y se encuentra que mide 75 mm. El error absoluto de la medición es de 75 mm +/- 1 mm. El error absoluto es de 1 mm. Tenga en cuenta que el error absoluto se reporta en las mismas unidades que la medición.
Alternativamente, puede tener un valor conocido o calculado y desea utilizar el error absoluto para expresar lo cerca que está su medición del valor ideal. En este caso, el error absoluto se expresa como la diferencia entre los valores esperados y los reales.
Primero hay que determinar el error absoluto para calcular el error relativo. El error relativo expresa lo grande que es el error absoluto en comparación con el tamaño total del objeto que está midiendo. El error relativo se expresa como una fracción o se multiplica por 100 y se expresa como un porcentaje.
Error relativo entre dos vectores
En estadística, el error medio absoluto (MAE) es una medida de los errores entre observaciones emparejadas que expresan el mismo fenómeno. Los ejemplos de Y frente a X incluyen comparaciones de lo predicho frente a lo observado, el tiempo posterior frente al tiempo inicial y una técnica de medición frente a otra técnica de medición alternativa. El MAE se calcula como la suma de los errores absolutos dividida por el tamaño de la muestra:[1]
el valor verdadero. Obsérvese que las formulaciones alternativas pueden incluir las frecuencias relativas como factores de ponderación. El error medio absoluto utiliza la misma escala que los datos que se miden. Se conoce como una medida de precisión dependiente de la escala y, por lo tanto, no puede utilizarse para realizar comparaciones entre series que utilizan escalas diferentes[2] El error medio absoluto es una medida común de error de previsión en el análisis de series temporales,[3] a veces utilizada en confusión con la definición más estándar de desviación media absoluta. La misma confusión existe de forma más general.
parcela. Existe diferencia de cantidad cuando la media de los valores X no es igual a la media de los valores Y. Existe diferencia de asignación si y sólo si los puntos residen a ambos lados de la línea de identidad[4][5].
Métodos de cálculo de errores
Es una forma de considerar el error al medir la precisión de los valores. Si conoces los valores reales y los medidos, calcular el error absoluto es una simple cuestión de resta. Sin embargo, a veces puede faltar el valor real, en cuyo caso debes utilizar el máximo error posible como error absoluto[2].
Resumen del artículo Para calcular el error absoluto, utilice la fórmula «Error absoluto = Valor medido – Valor real». Empiece por introducir el valor real en la fórmula, que le será dado o es el valor normalizado. A continuación, realice una medición e introduzca el valor medido en la fórmula. Por último, reste el valor real del valor medido para calcular el error absoluto. Si hay signos negativos, ignóralos cuando registres tu respuesta. Para aprender a encontrar el error absoluto si no tienes el valor medido, sigue leyendo.
Cómo calcular el error absoluto en Excel
La medida más sencilla de la precisión de las previsiones se denomina error absoluto medio (MAE). El error absoluto medio es simplemente, como su nombre indica, la media de los errores absolutos. El error absoluto es el valor absoluto de la diferencia entre el valor previsto y el valor real. El error absoluto medio mide la precisión de las variables continuas. El error absoluto medio nos indica la magnitud del error que podemos esperar de la previsión en promedio. El Error Medio Absoluto mide la magnitud media de los errores en un conjunto de predicciones, sin considerar su dirección. El error absoluto medio es la media de la muestra de prueba de las diferencias absolutas entre la predicción y la observación real, donde todas las diferencias individuales tienen el mismo peso.
Tanto el error absoluto medio como el error cuadrático medio expresan el error medio de predicción del modelo en unidades de la variable de interés. El error medio absoluto y el error cuadrático medio pueden oscilar entre 0 y ∞ y son indiferentes a la dirección de los errores.
