O que é o erro quadrático médio e o erro quadrado médio da raiz Sobre esta FAQ Criado em 15 de outubro de 2001 Atualizado em 18 de outubro de 2017 Artigo 1014 Perguntas freqüentes sobre a pesquisa O erro médio quadrado (MSE) é uma medida de quão próxima é a linha ajustada aos pontos de dados. Para cada ponto de dados, você leva a distância verticalmente do ponto para o valor y correspondente no ajuste da curva (o erro) e o valor quadrado. Então, você adiciona todos esses valores para todos os pontos de dados, e divida pelo número de pontos menos dois. A quadratura é feita para que valores negativos não cancelem valores positivos. Quanto menor for o erro do quadrado médio, mais próximo o ajuste é para os dados. O MSE possui as unidades ao quadrado do que é plotado no eixo vertical. Outra quantidade que calculamos é o Root Mean Squared Error (RMSE). É apenas a raiz quadrada do erro quadrático médio. Essa é provavelmente a estatística mais facilmente interpretada, pois tem as mesmas unidades que a quantidade plotada no eixo vertical. Ponto-chave: o RMSE é, portanto, a distância, em média, de um ponto de dados da linha ajustada, medida ao longo de uma linha vertical. O RMSE é diretamente interpretável em termos de unidades de medida e, portanto, é uma melhor medida de bondade de ajuste do que um coeficiente de correlação. Pode-se comparar o RMSE com a variação observada nas medidas de um ponto típico. Os dois devem ser semelhantes para um ajuste razoável. Usando o número de pontos - 2 em vez de apenas o número de pontos é necessário para explicar o fato de que a média é determinada a partir dos dados em vez de uma referência externa. Esta é uma sutileza, mas para muitas experiências, n é grande, uma vez que a diferença é insignificante. TILs relacionados: TIL 1869: Como calculamos os ajustes lineares no Logger Pro Precisa de mais assistência. Os dados de deslocamento removem a variação aleatória e mostram tendências e componentes cíclicos. Inerente na coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é suavização. Esta técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de suavização Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Em primeiro lugar, investigaremos alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico entrega em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média ou média calculada dos dados 10. O gerente decide usar isso como a estimativa de despesas de um fornecedor típico. É uma estimativa boa ou ruim O erro quadrático médio é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo. Calculamos o erro quadrático médio. O valor do erro verdadeiro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados de MSE, por exemplo, os resultados são: Erros de Erro e Esquadrão A estimativa 10 A questão surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência. Um olhar no gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Em resumo, afirmamos que a média ou média simples de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para a previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use diferentes estimativas que levem em consideração a tendência. A média pesa igualmente todas as observações passadas. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra frac som esquerda (fração direita) x1 esquerda (fração direita) x2,. , Esquerda (fratura direita) xn. Os (a esquerda (fratura direita)) são os pesos e, é claro, somam para 1.
No comments:
Post a Comment