Дефиниција средње квадратне грешке (НДЕ)

Аутор: Sharon Miller
Датум Стварања: 22 Јануар 2021
Ажурирати Датум: 13 Може 2024
Anonim
Machine Learning with Python! Mean Squared Error (MSE)
Видео: Machine Learning with Python! Mean Squared Error (MSE)

Садржај

У статистикама, средња квадратна грешка (НДЕ) је начин процене разлике између проценитеља и стварне вредности процењене величине. НДЕ мери средњу вредност квадрата грешке, с тим што је грешка износ за који се процењивач разликује од величине која се процењује.

Дефиниција

Једноставан начин размишљања о НДЕ је критеријум за одабир одговарајућег процењивача: у статистичким моделима моделатори морају да бирају између неколико потенцијалних проценитеља. У практичном смислу, НДЕ је једнак збиру варијансе и пристрасности квадрата проценитеља. Процењивач се користи за утврђивање вредности непознатог параметра у статистичком моделу. Тренд је разлика између очекиване вредности проценитеља и стварне вредности процењеног параметра.

Користите

У статистичком моделирању, НДЕ се користи за одређивање у којој мери модел није уклопио податке или ако би уклањање одређених појмова могло корисно поједноставити модел. НДЕ пружа начин избора најбољег процењивача: минимални НДЕ често, али не увек, указује на минималне варијације и, према томе, добар процењивач. Узимање квадратног корена НДЕ производи Средње квадратно одступање, добру меру тачности такође познато и као квадратна средина.


Тумачење

Имати просечну квадратну грешку од нуле (0) је идеално, али у већини ситуација то никада није могуће. НДЕ нула значи да процењивач предвиђа посматрања са савршеном прецизношћу.

Преглед

НДЕ придаје већу тежину великим грешкама него малим (резултат термина сваког квадрата), наглашавајући тако несагласне податке који нису у складу са медијаном података узорка.