Inhalt
In der Statistik ist der Mean Square Error (NDE) eine Methode zur Bewertung der Differenz zwischen einem Schätzer und dem wahren Wert der geschätzten Menge. Die NTE misst den Mittelwert des Quadrats des Fehlers, wobei der Fehler der Betrag ist, um den sich der Schätzer von der zu schätzenden Menge unterscheidet.
Definition
Eine einfache Art, über NTE nachzudenken, ist ein Kriterium für die Auswahl eines geeigneten Schätzers: In statistischen Modellen müssen Modellierer zwischen mehreren potenziellen Schätzern wählen. In der Praxis ist die NTE gleich der Summe der Varianz und der Vorspannung des Quadrats des Schätzers. Ein Schätzer wird verwendet, um den Wert eines unbekannten Parameters in einem statistischen Modell abzuleiten. Der Trend ist die Differenz zwischen dem erwarteten Wert des Schätzers und dem wahren Wert des geschätzten Parameters.
Verwenden
Bei der statistischen Modellierung wird NDE verwendet, um zu bestimmen, inwieweit das Modell nicht zu den Daten passt oder ob das Entfernen bestimmter Begriffe das Modell vorteilhaft vereinfachen könnte. Die NTE bietet ein Mittel zur Auswahl des besten Schätzers: Eine minimale NTE zeigt häufig, aber nicht immer die minimale Abweichung an und ist daher ein guter Schätzer. Die Quadratwurzel der NTE ergibt die mittlere quadratische Abweichung, ein gutes Maß für die Genauigkeit, das auch als quadratischer Mittelwert bezeichnet wird.
Deutung
Ein durchschnittlicher quadratischer Fehler von Null (0) ist ideal, aber in den meisten Situationen ist dies niemals möglich. Die NTE von Null bedeutet, dass der Schätzer Beobachtungen mit perfekter Präzision vorhersagt.
Rezension
NDE legt großen Wert auf große Fehler als auf kleine (Ergebnis der Laufzeit jedes Quadrats), wodurch nicht übereinstimmende Daten hervorgehoben werden, die nicht mit dem Median der Probendaten übereinstimmen.