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Actualizado el 5 de octubre de 2021, por Luis Benites.
¿Qué es el error medio?
El error medio es un término informal que generalmente se refiere al promedio de todos los errores en un conjunto. Un «error» en este contexto es una incertidumbre en una medición, o la diferencia entre el valor medido y el valor verdadero/correcto. El término más formal para error es error de medición , también llamado error de observación .
Por qué rara vez se usa
El error medio generalmente da como resultado un número que no es útil porque los positivos y los negativos se anulan entre sí. Por ejemplo, dos errores de +100 y -100 darían un error medio de cero:
Cero implica que no hay error, cuando claramente ese no es el caso de este ejemplo.
¡Use el MAE en su lugar!
Para remediar esto, utilice el error absoluto medio (MAE) en su lugar. El MAE utiliza valores absolutos de errores en los cálculos, lo que resulta en errores promedio que tienen más sentido.
El error absoluto medio generalmente se usa en experimentos en lugar del «error medio» informal.
La fórmula se ve un poco fea, pero todo lo que te pide que hagas es:
- Resta cada medida de otra.
- Encuentra el valor absoluto de cada diferencia del Paso 1.
- Sume todos los valores del Paso 2.
- Divida el Paso 3 por el número de medidas.
Para ver un ejemplo paso a paso, consulte: error absoluto medio.
Otros términos que son muy similares
Si bien el «error medio» en las estadísticas generalmente se refiere al MAE, también podría referirse a estos términos estrechamente relacionados:
- Desviación absoluta media (desviación absoluta media) : mide la desviación estándar media , que es una dispersión de valores alrededor del centro de un conjunto de datos. Los términos suenan similares, pero prácticamente no tienen nada que ver entre sí porque una desviación estándar es una unidad de dispersión y un error es una diferencia en las medidas de la unidad.
- Error cuadrático medio : se utiliza en el análisis de regresión para mostrar qué tan cerca está una línea de regresión de un conjunto de puntos. Los «errores» en este contexto son distancias desde la línea de regresión.
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