Einfache Möglichkeit, Die Excel-Formel Für Das Problem Mit Dem Mittleren Fehlerprozentsatz Zu Beheben

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Im Laufe der vergangenen Woche sind einige unserer Scanner auf einen Fehler bei der Excel-Formel gestoßen, als sie die Berechnung des durchschnittlichen absoluten Fehlers in Betracht gezogen haben. Dieses Problem kann aus fast allen Gründen auftreten. Jetzt werden wir sie ausarbeiten.

Wir verwenden immer genaue Vermutungen, dh wie nahe die Telefonnummer an diesem bestimmten wahren Wert liegt, der mit diesem bestimmten Inhalt verbunden ist. Der eigentliche Genuss wird auch als der möglicherweise wahre Wert anerkannt. Kurz gesagt, es bezieht sich direkt auf den Grad der Genauigkeit der Analyse, die üblicherweise von Männern verwendet wird, um ihre Verkäufe zu verbuchen, ebenso wie bei Transaktionen der jährlichen Anwendung von Angebot und Nachfrage. eine große Menge Es gibt Methoden, die verwendet werden, um die Genauigkeit der Vorhersage festzustellen.

Eine der gebräuchlichsten Methoden zur Ermittlung der Vorhersagegenauigkeit ist die Verwendung einer beliebigen Karte, die als abgeschnittener mittlerer absoluter prozentualer Fehler bezeichnet wird. Dies kann ihre bequemere und effizientere Alternative sein, im Grunde ist es einfacher, die Genauigkeit zu verstehen, wenn man sich einfach den Basiswert der Karte ansieht.

In diesem Artikel wird jeder von uns sehen, wie man seinen Prozentsatz des mittleren absoluten Fehlers, MAPE, im Vergleich zu Excel analysiert.

Excel-Dish für mittleren absoluten Toleranzfehler

Die obige Formel kann als durchschnittlicher absoluter Verhältnisfehler (APE) aller Beobachtungen im Datensatz betrachtet werden.

Hinweis. Der tatsächliche Wert darf nicht null sein. Sie können aufgrund des obigen Programms sehen, dass es sehr undefiniert ist, wenn sein realer Wert Null wird.

Aus Mape Excel berechnen:

Wie finden Sie im Allgemeinen den mittleren absoluten prozentualen Fehler in Excel?

Auf wen genau werden die absoluten prozentualen Nachteile prognostiziert: |Ist-Prognose| / |aktuell| * Tonne. Wir werden diese Formeltechniken verwenden, mit denen Sie den für jede Zeile erhaltenen absoluten Fehlerbetrag berechnen können.

ABS: um einen absoluten Wert zu definieren.

Mittelwert: eine Schätzung des Mittelwerts.

2. Sie berechnen den APE für fast jede Beobachtung mit einer Excel-Formel. Formel:

Wo ist MAPE in Excel?

Fügen Sie einen Datensatz in eine leistungsstarke Excel-Tabelle ein.Berechnen Sie jeweils einzeln zu beobachten, indem Sie eine Excel-Formel auswählen.Jetzt werde ich persönlich einfach darum bitten, diesen bestimmten Durchschnitt oder allgemein den milden aller dieser Ideen im Layout zu finden, um die Mape zu berechnen. erinnere dich,

=ABS(Cell_No_Act-Cell_No_Fore)/Cell_No_Act*100OderABS: gekauft, um den absoluten Wert zu berechnenCell_No_Act: Mobil- oder tragbare Nummer, bei der der tatsächliche Wert wirklich fast sicher istCell_No_Fore Present: große Zahl der Zelle, in der die Preisvorhersage existiert

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  • 1. Laden Sie Reimage herunter und installieren Sie es
  • 2. Starten Sie das Programm und wählen Sie Ihre Sprache aus
  • 3. Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um den Einrichtungsvorgang abzuschließen

  • In ähnlicher Weise können Sie Formeln für andere eingeben und Finanztransaktionen APE für fast jeden Datensatz erhalten.

    3. Jetzt müssen wir nur noch den Durchschnitt aller Werte finden, um MAPE.value

    zu berechnen

    =AVERAGE(Cell_range)

    Der zugeordnete MAPE für den angegebenen Satz individueller Computerdateien beträgt ungefähr 9,478 %. Sie können also alle sagen, dass die häufigste Abweichung zwischen dem tatsächlichen Wert und dem prognostizierten Wert 9,478 % beträgt.

    Für Ihre Prognose, sei es der gleitende Durchschnitt, die scharfe Glättung oder jede andere Form der perfekten Prognose, müssen Sie MAD, MSE, RMSE MAPE und zusammen berechnen. Mit Excel oder Version 2016 später ist diese Vorbereitung einfach durchzuführen. Durchschnittlicher großer Unterschied

    Absolut (MAD) ist die Summe der absoluten Differenzen zwischen dem konkreten Preis und der Prognose, geteilt mit freundlicher Genehmigung jeder unserer Beobachtungen. Wie Sie wirklich sehen können, ist MAD das Gleiche wie MAE, was für Absolute Error.Square

    steht

    Mean Error (MSE) ist in den meisten Fällen das am häufigsten verwendete Maß für Fehler. Große Fehler werden bestraft, nur das Quadrieren noch größerer Zahlen hat etwas mehr Wirkung beim Quadrieren kleinerer Zahlen. Der MSE wird als die Anzahl der quadrierten Dilemmata geteilt durch jede Anzahl von Beobachtungen angenommen.

    Das Quadrat dieses RMSE-Fehlers kann (root nasty square) das Quadrat der Quelle des MSE sein. RMSE wird gerne verwendet, um MSE in die entsprechenden Maßeinheiten umzurechnen, obwohl die genauen Daten echt sind. absolut

    Der mittlere prozentuale Fehler (MAPE) ist der erforderliche Gesamtfehler geteilt durch den tatsächlichen Wert der Beobachtung. mape sollte auf jeden Fall für Sie verwendet werden, wenn sich herausstellt, dass in den tatsächlichen Angaben nahe oder nahe an tatsächlichen Nullwerten stehen. SMAPE, mittlerer symmetrischer absoluter Fehler, eindeutiger Prozentsatz kann verwendet werden, wo normalerweise Nullwerte zusätzlich vorhanden sind, die in den genauen Daten zu Werten nahe Null beitragen.

    Symmetric Percentage Mean Absolute Error (SMAPE) ist eine großartige Alternative zu Mean Percentage Absolute Error (MAPE), wenn Ihre Familienbeobachtungen sowohl null als auch nahe null sind. SMAPE selbst begrenzt die Fehlerraten auf 200 % und reduziert dadurch den Einfluss von Null- oder Nahe-Null-Beobachtungen. SMAPE ist die Prognose abzüglich der eigentlichen Zahlen geteilt durch die Summe der Prognosen und somit die realistischen Zahlen, ausgedrückt in der folgenden Formel:

    Hier ist ein Bild einer Excel-Arbeitsmappe, die Sie herunterladen können:

    Laden Sie hier eine oder mehrere Kopien der Excel-Arbeitsmappe herunter: MAP MSE MAPE-V2.0 8-23-21

    Der mittlere absolute Fehler (MAPE) ist ein Barometer für die Genauigkeit eines Schätzsystems. Es misst diese Genauigkeit als Zahl und kann diesen spezifischen durchschnittlichen absoluten prozentualen Fehler für jede einzelne Periode abzüglich der tatsächlichen und zusätzlich dividiert durch die tatsächlichen Werte berechnen.

    Formel für durchschnittlichen absoluten Fehler in Prozent

  • n – bereinigtes Segment,
  • At ist der Wert
  • Ft ist oft ein spezieller vorhergesagter Wert.
  • Σ wird durch current.mean
  • auf Summationsnotation umgestellt (absolute Respects für jeden vorhergesagten Punkt werden viel mehr summiert als die Zeit).

    Percent Absolute Error (MAPE) ist die am häufigsten verwendete sekundäre Metrik für Vorhersagen und/oder Fehler und funktioniert am besten, wenn der Datenpfad keine Extreme (und Nullen) enthält.

    Links

    Beyer, Standard wh Mathematical Tables CRC, Thirty first and Edition. Florida: Boca Raton, CRC Press, s. 536 und 2002 571,
    Agresti A. (1990) Analyse kategorialer Daten. Söhne von John und York, Wylie New York.
    Ausweichen, Y. (2008). Kurze Statistik aus dem Lexikon. Springer.
    Everitt, B.Sc.; Skrondal, A. (2010), Cambridge Dictionary of Statistics, Cambridge University Press.

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    Wie berechnet man den absoluten Fehler in Prozentpunkten?

    Die Fehlerquote kann in drei einfachen Schritten berechnet werden:Absoluter Fehler impliziert 1 ungefähren Wert – und genau den Wert.Relativer Fehlerwert = |Ungefähr – Exakter Wert|/Exakter Wert.Prozentfehler |Schätzung entspricht – Wert Exakter Wert|/Exakter Wert × 100 %

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    Excel-Formel für mittleren prozentualen Gesamtfehler

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    Seth Bridgeford