RMSE: Raíz del Error cuadrático

¿Qué es el Error cuadrático medio (RMSE)?

los Residuos en un diagrama de dispersión. Imagen: nws.noaa.gov

El Error cuadrático medio de la raíz (RMSE) es la desviación estándar de los residuos (errores de predicción). Los residuos son una medida de cuán lejos están de los puntos de datos de la línea de regresión; RMSE es una medida de cómo se extienden estos residuos., En otras palabras, te dice cuán concentrados están los datos alrededor de la línea de mejor ajuste. El error cuadrático medio de la raíz se usa comúnmente en climatología, pronóstico y análisis de regresión para verificar los resultados experimentales.

vea el video, o siga leyendo a continuación:

La fórmula es:

Donde:

• f = previsiones (valores esperados o desconocido de los resultados),
• o = valores observados (resultados conocidos).,

la barra por encima de las diferencias al cuadrado es la media (similar a x). La misma fórmula se puede escribir con la siguiente notación, ligeramente diferente (Barnston, 1992):

donde:

• Σ = suma («suma»)
• (zfi – Zoi)2 = diferencias, al cuadrado
• N = Tamaño de la muestra.

puedes usar la fórmula con la que te sientas más cómodo, ya que ambos hacen lo mismo. Si no te gustan las fórmulas, puedes encontrar el RMSE por:

1. cuadrar los residuos.
2. encontrar el promedio de los residuos.,
3. tomando la raíz cuadrada del resultado.

dicho esto, esto puede ser un montón de cálculo, dependiendo de qué tan grande sea su conjunto de datos. Un atajo para encontrar el error cuadrático medio raíz es:

donde SDy es la desviación estándar de Y.

Cuando se utilizan observaciones y pronósticos estandarizados como entradas RMSE, hay una relación directa con el coeficiente de correlación. Por ejemplo, si el coeficiente de correlación es 1, el RMSE será 0, porque todos los puntos se encuentran en la línea de regresión (y por lo tanto no hay errores).,

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