Moving Average Mean Square Error

Was sind Mean Squared Error und Root Mean Squared Fehler Über diese FAQ Erstellt Oct 15, 2001 Aktualisiert Oct 18, 2011 Artikel 1014 Suche FAQs Der Mean Squared Error (MSE) ist ein Maß dafür, wie nah eine Linie an Datenpunkten ist. Für jeden Datenpunkt nehmen Sie den Abstand vertikal vom Punkt zum entsprechenden y-Wert auf der Kurvenanpassung (der Fehler) und quadrieren den Wert. Dann addieren Sie alle diese Werte für alle Datenpunkte und teilen sich durch die Anzahl der Punkte minus zwei. Die Quadrierung erfolgt so, dass negative Werte positive Werte nicht aufheben. Je kleiner der mittlere quadratische Fehler ist, desto näher ist die Anpassung an die Daten. Die MSE hat die Einheiten quadriert, was auf der vertikalen Achse aufgetragen wird. Eine andere Menge, die wir berechnen, ist der Root Mean Squared Error (RMSE). Es ist nur die Quadratwurzel des mittleren quadratischen Fehlers. Das ist wahrscheinlich die am leichtesten interpretierbare Statistik, da sie die gleichen Einheiten hat wie die auf der vertikalen Achse aufgetragene Menge. Wesentlicher Punkt: Der RMSE ist also der Abstand eines Datenpunktes entlang der senkrechten Linie. Das RMSE ist in Bezug auf Messeinheiten direkt interpretierbar und somit ein besseres Maß für die Passungsgüte als ein Korrelationskoeffizient. Man kann die RMSE mit der beobachteten Variation der Messungen eines typischen Punktes vergleichen. Die beiden sollten für eine angemessene Passform ähnlich sein. Unter Verwendung der Anzahl von Punkten - 2 und nicht nur der Anzahl von Punkten ist erforderlich, um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass der Mittelwert aus den Daten und nicht aus einer externen Referenz bestimmt wird. Dies ist eine Subtilität, aber für viele Experimente ist n groß, dass der Unterschied vernachlässigbar ist. Zugehörige TILs: TIL 1869: Wie berechnen wir lineare Anpassungen in Logger Pro Benötigen Sie mehr UnterstützungDie Beruhigungsdaten entfernen zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten im Laufe der Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten zufällig an und erhält die folgenden Ergebnisse: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, diese als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird das Gewicht genannt. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich natürlich auf 1.