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In statistica, il Mean Square Error (NDE) è un modo per valutare la differenza tra uno stimatore e il valore reale della quantità stimata. La NDE misura la media del quadrato dell'errore, dove l'errore è l'ammontare di cui lo stimatore differisce dalla quantità da stimare.
Definizione
Un modo semplice di pensare alla NDE è un criterio per la selezione di uno stimatore adatto: nei modelli statistici, i modellatori devono scegliere tra diversi potenziali stimatori. In termini pratici, la NDE è uguale alla somma della varianza e del bias del quadrato dello stimatore. Uno stimatore viene utilizzato per dedurre il valore di un parametro sconosciuto in un modello statistico. Il trend è la differenza tra il valore atteso dello stimatore e il valore reale del parametro stimato.
Uso
Nella modellazione statistica, la NDE viene utilizzata per determinare la misura in cui il modello non ha adattato i dati o se la rimozione di determinati termini potrebbe semplificare in modo vantaggioso il modello. La NDE fornisce un mezzo per scegliere il miglior stimatore: una NDE minima spesso, ma non sempre, indica la variazione minima e, quindi, un buon estimatore. Prendendo la radice quadrata della NDE si ottiene la deviazione quadratica media, una buona misura dell'accuratezza nota anche come media quadratica.
Interpretazione
Avere un errore quadratico medio pari a zero (0) è l'ideale, ma nella maggior parte delle situazioni non è mai possibile. La NDE di zero significa che lo stimatore prevede le osservazioni con perfetta precisione.
Revisione
NDE attribuisce più peso agli errori grandi che a quelli piccoli (risultato del termine di ogni quadrato), enfatizzando così dati incoerenti incoerenti con la mediana dei dati campione.