RMSE: střední kvadratická Chyba

Co je střední kvadratická Chyba (RMSE)?

zbytky na rozptylovém pozemku. Obrázek: nws.noaa.gov

root mean Square Error (RMSE) je směrodatná odchylka zbytků (chyby predikce). Zbytky jsou měřítkem toho, jak daleko od datových bodů regresní čáry jsou; RMSE je měřítkem toho, jak jsou tyto zbytky rozloženy., Jinými slovy, to vám řekne, jak koncentrovaná data jsou kolem linie best fit. Root mean square error se běžně používá v klimatologii, prognózování a regresní analýze k ověření experimentálních výsledků.

podívejte se na video nebo si přečtěte níže:

vzorec je:

Kde:

• f = prognózy (očekávané hodnoty nebo neznámé výsledky),
• o = pozorovaných hodnot (známé výsledky).,

lišta nad čtvercovými rozdíly je střední (podobná x). Stejný vzorec může být psán s následující, mírně odlišné, notace (Barnston, 1992):

Kde:

• Σ = součtu („přidat“)
• (zfi – Zoi)2 = rozdíly, na druhou
• N = velikost vzorku.

můžete použít jakýkoli vzorec, se kterým se cítíte nejpohodlněji, protože oba dělají totéž. Pokud se vám nelíbí vzorce, můžete najít RMSE podle:

1. kvadratura reziduí.
2. nalezení průměru reziduí.,
3. přičemž druhou odmocninu výsledku.

to znamená, že to může být hodně výpočtu, v závislosti na tom, jak velké jsou vaše data nastavit. Najít zkratku v hledání střední kvadratická chyba je:

Kde SDy je směrodatná odchylka Y.

Když standardizované pozorování a prognózy jsou používány jako RMSE vstupy, existuje přímá souvislost s korelační koeficient. Například pokud je korelační koeficient 1, bude RMSE 0, protože všechny body leží na regresní čáře (a proto nejsou žádné chyby).,

——————————————————————————

potřebujete pomoc s domácími úkoly nebo testovací otázkou? S Chegg studie, můžete získat krok za krokem řešení vašich otázek od odborníka v oboru. Vaše první 30 minut s Chegg tutor je zdarma!