Mittleren absoluten Fehler berechnen
Online Rechner zur Berechnung des mittleren absoluten Fehlers (MAE)
Diese Funktion berechnet den mittleren absoluten Fehler einer Vorhersage. Der mittlere absolute Fehler (englisch: Mean Absolute Error, MAE) ist eine Größe der Statistik, mit deren Hilfe die Genauigkeit von Vorhersagen bestimmt werden kann.
Zur Berechnung geben Sie eine Serie Vorhersagewerte X und eine Serie Beobachtungswerte Y ein. Die einzelnen Zahlen werden durch Semikolon oder Leerzeichen getrennt. Dann klicken Sie auf den Button 'Rechnen'.
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MAE Formel
\(\displaystyle d_{\mathbf{MAE}} : (x, y) \mapsto \frac{d_{\mathbf{SAD}}}{n} \) \(\displaystyle = \frac{\|x-y\|_1}{n} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} |x_i-y_i|\)
Beispiel
\(\displaystyle x= 1+2+3+4+5 = 15\)
\(\displaystyle y= 4+5+6+7+8 = 30\)
\(\displaystyle MAE=\frac{|y-x|}{n}=\frac{|30-15|}{5}=3\)
Wahrscheinlichkeiten
Geburtstagsparadoxon • Satz von Bayes • Zentraler GrenzwertsatzStatistik Funktionen
Arithmetisches Mittel (Durchschnitt) • Empirische Inverse Verteilungsfunktion • Empirische Verteilungsfunktion • Five-Number Summary • Empirische inverse Verteilungsfunktion CDF • Geometrisches Mittel • Gepoolte Standardabweichung • Gepoolte Varianz • Harmonisches Mittel • Kontraharmonisches Mittel • Kovarianz • Kurtosis (Wölbung) • Log-Geometrisches Mittel • Median • Modus • Oberes Quartil • Skewness (Statistische Schiefe) • Standardabweichung • Unteres Quartil • VarianzStatistik Distanz Funktionen
Dice Index • Hellingerabstand • Jaccard Index • Mittlerer Absoluter Fehler • Mittlerer Quadratischer Fehler • Summe der Absoluten Differenz • Summe der AbweichungsquadrateKombinatorik Funktionen
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