Innehåll
I statistik är Mean Square Error (NDE) ett sätt att bedöma skillnaden mellan en uppskattning och det verkliga värdet av den uppskattade kvantiteten. NDE mäter medelvärdet av felets kvadrat, med felet som den mängd med vilken uppskattaren skiljer sig från den kvantitet som ska uppskattas.
Definition
Ett enkelt sätt att tänka på NDE är som ett kriterium för att välja en lämplig uppskattning: i statistiska modeller måste modellerare välja mellan flera potentiella uppskattare. I praktiska termer är NDE lika med summan av variansen och förspänningen av uppskattarens kvadrat. En estimator används för att härleda värdet av en okänd parameter i en statistisk modell. Trend är skillnaden mellan det förväntade värdet på uppskattaren och det verkliga värdet på den uppskattade parametern.
Använda sig av
I statistisk modellering används NDE för att bestämma i vilken utsträckning modellen inte har anpassat data eller om borttagning av vissa termer med fördel skulle kunna förenkla modellen. NDE tillhandahåller ett sätt att välja den bästa uppskattaren: ett minimalt NDE anger ofta, men inte alltid, minimivariationen och därför en bra uppskattning. Att ta kvadratroten av NDE producerar medelkvadratavvikelsen, ett bra mått på noggrannhet, även känd som kvadratiskt medelvärde.
Tolkning
Att ha ett genomsnittligt kvadratfel på noll (0) är perfekt, men i de flesta situationer är det aldrig möjligt. NDE för noll betyder att uppskattaren förutsäger observationer med perfekt precision.
Recension
NDE lägger större vikt vid stora fel än på små (resultat av termen för varje kvadrat), och betonar därmed avvikande data som är oförenliga med medianen av provdata.