Calcula la función de error absoluto medio para el pronóstico y los resultados posibles.
Sintaxis
MAE(X, Y)
- X
- son los datos originales de la muestra de series de tiempo (resulatdos posibles) (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).
- Y
- son los datos de las series de tiempo pronosticadas (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filass o columnas)).
Observaciones
- El error absoluto medio es una medida común del error de pronóstico en análisis de series de tiempo.
- La serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciada.
- Las dos series de tiempo deben ser idénticas en tamaño.
- El error medio absoluto es dado por:
$$\mathrm{MAE}=\frac{\mathrm{SAE}}{N}=\frac{\sum_{i=1}^N \left | x_i - \hat x_i \right |}{N}$$
Donde:
- $\{x_i\}$ son la observacionesa ctuales de las series de tiempo
- $\{\hat x_i\}$ es la serie de tiempo estimada o pronosticada
- $\mathrm{SAE}$ es la suma de los errores absolutos (o desviaciones)
- $N$ es el número de puntos de datos no faltantes
Ejemplos
Ejemplo 1:
|
|
| Fórmula | Descripción (Resultado) |
|---|---|
| =MAE($B$3:$B$21,$C$3:$C$21) | MAE (1.366) |
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
Referencias
- Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
- Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740
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