Sisällysluettelo:

Kuinka löydät keskimääräisen neliövirheen?
Kuinka löydät keskimääräisen neliövirheen?

Video: Kuinka löydät keskimääräisen neliövirheen?

Video: Kuinka löydät keskimääräisen neliövirheen?
Video: Exploratory Data Analysis & Modeling with Python + R - (Part II - Mixed Effects Modeling with R) 2024, Marraskuu
Anonim

Yleiset vaiheet keskimääräisen neliövirheen laskemiseksi X- ja Y-arvojen asetuksesta:

  1. Etsi regressioviiva.
  2. Lisää X-arvosi lineaariseen regressioyhtälöön löytääksesi uudet Y-arvot (Y').
  3. Vähennä uusi Y-arvo alkuperäisestä saadaksesi virhe .
  4. Neliö virheitä .
  5. Lisää yhteen virheitä .
  6. Etsi tarkoittaa .

Lisäksi mitä keskimääräinen neliövirhe kertoo?

Tilastoissa, keskimääräinen neliövirhe (MSE) tai keskimääräinen neliö estimaattorin (havainnoimattoman suuren estimointimenettelyn) poikkeama (MSD) mittaa neliöiden keskiarvon virheitä -eli keskiarvo neliöity arvioitujen arvojen ja todellisen arvon välinen ero.

Tiedä myös, mikä on MSE regressiossa? varianssi lineaarisesti regressio , varianssi on mitta siitä, kuinka paljon havaitut arvot eroavat ennustettujen arvojen keskiarvosta, eli niiden ero ennustetun arvon keskiarvosta. Tavoitteena on, että arvo on alhainen. keskimääräinen neliövirhe ( MSE )-on virheiden neliön keskiarvo.

Myös tietää, mikä on MSE:n arvo?

Tuotetuen usein kysytyt kysymykset. Keskimääräinen neliövirhe ( MSE ) on mitta siitä, kuinka lähellä sovitettu viiva on tietopisteitä. Otat jokaisen datapisteen etäisyyden pystysuunnassa pisteestä vastaavaan y:ään arvo käyrän sovitus (virhe) ja neliö arvo.

Kuinka lasket keskimääräisen neliövirheen Pythonissa?

Kuinka laskea MSE

  1. Laske ero kunkin havaitun ja ennustetun arvon parin välillä.
  2. Ota erotusarvon neliö.
  3. Lisää jokainen neliöity erotus löytääksesi kumulatiiviset arvot.
  4. Keskiarvon saamiseksi jaa kumulatiivinen arvo luettelon kohteiden kokonaismäärällä.

Suositeltava: