SAE - Suma de Errores Absolutos

Calcula la suma de errores absolutos (SAE) entre el pronóstico y los resultados eventuales.

 

Sintaxis

SAE(X, Y)

X son los datos de las series de tiempo originales (resultados eventuales) (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

Y son los datos de la series de tiempo pronosticados (un array unidimensioonal de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

 

Observaciones

  1. L serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciada.
  2. Las dos series de tiempo deben ser idénticas en tamaño.
  3. Un valor faltante (say $x_k$ or $\hat x_k$) serie de tiempo excluirá el punto de datos $(x_k,\hat x_k)$ de SSE.
  4. La suma de errores absolutos (SAE) o desviaciones (SAD), es definida de la siguiente manera:

    $$\mathrm{SAE}=\mathrm{SAD}=\sum_{i=1}^N \left | x_i-\hat x_i \right |$$

    Donde:
    • $\{x_i\}$ son las observaciones actiales de las series de tiempo
    • $\{\hat x_i\}$ es la serie de tiempo estimada o pronosticada

Ejemplos

Ejemplo 1:

 
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A B C
Fecha Series1 Series2
1/1/2008 #N/A -2.61
1/2/2008 -2.83 -0.28
1/3/2008 -0.95 -0.90
1/4/2008 -0.88 -1.72
1/5/2008 1.21 1.92
1/6/2008 -1.67 -0.17
1/7/2008 0.83 -0.04
1/8/2008 -0.27 1.63
1/9/2008 1.36 -0.12
1/10/2008 -0.34 0.14
1/11/2008 0.48 -1.96
1/12/2008 -2.83 1.30
1/13/2008 -0.95 -2.51
1/14/2008 -0.88 -0.93
1/15/2008 1.21 0.39
1/16/2008 -1.67 -0.06
1/17/2008 -2.99 -1.29
1/18/2008 1.24 1.41
1/19/2008 0.64 2.37


  Fórmula Descripción (Resultado)
  =SAE($B$1:$B$19,$C$1:$C$19) SAE (24.59)

Ejemplos de archivos

Referencias

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