Soru:
Popülasyonda RMSE vs Standart sapma
JH.Kim
2017-03-02 10:09:59 UTC
view on stackexchange narkive permalink

RMSE (Ortalama kare hatası) ve SD (Standart sapma) benzer formüllere sahiptir.

Bu bağlantı diyor

Tek fark, $ n − 1 $ değil, $ n $ ile bölmenizdir. burada örnek ortalamasını çıkarmazsınız.RMSE daha sonra $ \ sigma $ 'a karşılık gelir.Bu nedenle, RMSE popülasyonu $ \ sigma $ ve bunun için bir CI istiyorsunuz.

Bu nedenle, RMSE ve SD'nin aynı olup olmadığını bilmek istiyorum.Ayrıca, bununla ilgili referans istiyorum.
Bir cevap:
Tim
2017-03-02 20:17:19 UTC
view on stackexchange narkive permalink

TLDR; Formüller benzer olsa da, RMSE ve standart sapmanın farklı kullanımları vardır.

Hem standart sapmanın hem de RMSE'nin benzer olduğu konusunda haklısınız çünkü bunlar, bazı değerler arasındaki farkların kareköküdür.Yine de aynı değiller.Standart sapma, verilerin ortalama etrafındaki yayılmasını ölçmek için kullanılırken, RMSE bazı değerler arasındaki mesafeyi ölçmek ve bu değerler için tahmin yapmak için kullanılır.RMSE genellikle tahmin hatasını, yani yaptığınız tahminlerin tahmin edilen verilerden ne kadar farklı olduğunu ölçmek için kullanılır.Tüm durumlar için tahmin olarak ortalamayı kullanırsanız, RMSE ve SD tamamen aynı olacaktır.

Bir yan not olarak, ortalamanın, örnekteki tüm değerlere olan mesafenin karesini en aza indiren bir değer olduğunu fark edebilirsiniz.Standart sapmayı onunla birlikte kullanmamızın nedeni budur - bunlar birbirleriyle ilişkili türlerdir!

@Chill2Macht, mesafeye karşı yayılma ile ilgili değil, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki mesafeye karşı tek değişkenin yayılmasıyla ilgili.
Bu aslında çok mantıklı.Tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki mesafenin kendi başına bir değişken olduğunu düşünürsek, size göre RMSE'nin bu değişkenin yayılmasının bir ölçüsü olduğunu söylemek uygun olur mu?"Mesafenin yayılması"?
@Chill2Macht ama o zaman standart sapmayı * hesaplayacaksınız.
@Chill2Macht RMSE hata sd'si değildir.Sd (hatalar) = ortalama ((hatalar - ortalama (hatalar)) ^ 2) rmse = ortalama (hatalar ^ 2)
Bu kafaya çivi çakıyor - zaman ayırdığınız için teşekkürler.
Ortalama hata 0'a yaklaştıkça ve n sonsuza yaklaştıkça sd ve rmse yakınsamaya dikkat edilmelidir.
@Tim Sanırım karekök eksik.Sd (hatalar) = karekök (ortalama ((hatalar - ortalama (hatalar)) ^ 2)) olmalıdır
Hey Tim!Standart sapmanın ortalamaya göre ne olduğunu söylemenin daha kolay olup olmadığını merak ediyorum, regresyon doğrusundaki ortalama kare hatası mı?


ⓘ
Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...