O Mean Absolute Error (MAE), ou Erro Absoluto Médio, mede a magnitude média das diferenças entre a precipitação prevista e a referência, sem considerar o sinal do erro.
1. Definição
Para cada amostra, calcula-se o módulo da diferença entre previsão e referência:
$$|e_i|=\left|P_{F,i}-P_{O,i}\right|$$
O MAE para $N$ amostras é:
$$MAE=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left|P_{F,i}-P_{O,i}\right|$$
Como o valor absoluto é utilizado, erros por excesso e por deficiência não se cancelam.
2. Como interpretar
- MAE = 0: correspondência perfeita entre previsão e referência.
- MAE pequeno: as previsões estão, em média, próximas da referência.
- MAE grande: existe maior diferença média entre previsão e referência.
O MAE possui a mesma unidade da precipitação, normalmente mm.
Resumo
| O que mede | Magnitude média do erro |
| Valor ideal | 0 |
| Faixa | $MAE\geq0$ |
| Unidade | Mesma unidade da precipitação, normalmente mm |
| Preserva o sinal? | Não |
| Peso dos erros | Linear |
Referências
Wilks, D. S. (2019). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, 4ª edição.
Jolliffe, I. T., e Stephenson, D. B. (2012). Forecast Verification: A Practitioner's Guide in Atmospheric Science, 2ª edição.
Jolliffe, I. T., e Stephenson, D. B. (2012). Forecast Verification: A Practitioner's Guide in Atmospheric Science, 2ª edição.