평균 절대 오차 표준편차

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다음은 오차의 평균 완전 표준 편차 문제를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 기술입니다. NS.두 표준 사이의 조건은 매우 정확한 표준편차가 거액의 제곱이고 평균 절대차가 탭아웃 절대편차라는 것입니다. 통계에서 평균 절대 차이(MAD)는 정량적 데이터의 단변량 세트와 관련된 변동성의 신뢰할 수 있는 척도입니다. D. H. MAD 데이터에서 대부분의 중앙값의 잔차(편차)로 기록할 때 이것은 절대값을 나타내는 전형적인 것입니다. https://en.wikipedia.org ›RSS 피드› Median_absolute_deviation 중앙값 절대 편차 – Wikipedia는 절대 차이에 대한 정보일 뿐입니다. 결과적으로 다른 방법 대신 표준 편차를 얻은 경우 이상값이 클수록 더 최근에 더 높은 분포를 생성합니다.

NS.

통계에서 일반오차(MAE)는 동일한 현상을 반영하는 결합된 관측치 간의 오차를 측정한 것입니다. 예측 및 청취 비교, 누출 시간 대 시작 시간, 치수 기술 대 다른 설명 방법의 Y 및 X 문제와 관련된 예. MAE는 다음과 같이 계산됩니다.

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이것은 표준 절대 오류 수학입니다. , 장소 $y_i$ 내 새로운 실제 값은 이 값의 상대적 준비 빈도를 포함할 수도 있습니다. 중요한 것으로 측정된 컴퓨터 데이터와 동일한 척도 이것은 척도 종속적 측정 정확도로 알려져 있으므로 다른 척도의 모델을 비교하는 데 사용할 수 없습니다. ^[2] 완전한 평균은 error, 시간 볼륨을 분석할 때 예측 오류와 관련된 전체 추정치 ^{[ 3]} 는 V에서 훨씬 더 일반적인 구별을 대체하기 위해 때때로 사용됩니다. 평균 절대 편차이며 동일한 혼합이 더 일반적으로 존재합니다.

분배와 결합된 수량 불일치는 불일치

MAE는 양의 변화와 분포의 차이라는 두 가지 구성 요소의 합으로 말할 수 있습니다. 수량의 편차는 오차의 절대값으로 증가하는 것으로 간주되며, 이는 일반적으로 다음에 의해서만 결정됩니다.

플롯. 엔티티 수의 차이는 x 값의 평균이 평균 y보다 낮지 않은 경우 발생합니다. 할당은 주요 편차인 식별선을 포함하여 점이 양쪽에 직접 있는 경우에만 존재합니다. ^[4] ^[5]

평균 절대 오차는 예언이 귀중한 최종 결과와 비교되는 방식의 숫자입니다. MASE(절대 척도 오차 입력) 및 추가로 제곱 평균 제곱근 오차 유형에 대한 방법이 알려져 있습니다. 이 모든 것은 Astro-Ark의 과대 평가, 아마도 과소 평가만을 고려하지 않는 방식으로 성능을 향상시킵니다. 이것이 평균 부호 차이로 발전할 것임을 강조하는 프로그램입니다.

예측된 음성이 성능 구매 메트릭을 사용하여 조정되어야 하는 경우 우리 고유의 극소자승법이 Root Mean verger 오류를 참조한다는 의미에서 평균 원시 오류와 항상 동일한 것은 가장 작은 절대 편차입니다. …

mean positive error standard deviation

MAE는 본질적으로 동일한 제곱 오차(RMSE)를 생성하지 않지만 개별 연구자도 보고합니다. 그들은 이 기술을 그렇게 해석합니다. MAE는 It rmse보다 개념적으로 더 간단하고 해석하기가 더 쉽습니다. 단순히 마지막 포인트 클라우드의 각 지점과 Y = X 선 사이의 절대 평균 수직 또는 수평 길이입니다. 간단히 말해서, MAE는 X와 Y 간의 전체 차이의 평균입니다. 게다가, 각각의 모든 개별 오류는 종종 오류의 양의 절대값에 대한 분수로 MAE에 기여합니다. 이것은 RMSE와 대조되며 차이를 제곱하므로 일부 큰 차이는 MAE보다 RMSE를 더 증가시킵니다. ^[4] 위의 예는 차이점의 한 측면을 보여줍니다.

최적의 속성

이동 X에 대한 무작위 대상의 방향과 실제 적응 가능 c의 오차와 관련된 평균 절대 시장 가격은 다음과 같습니다.

당 수학/렌더링

X의 가능성 분포가 오버헤드 기대치를 얻을 수 있는 것과 같다고 가정할 때, ma는 ma가 아주 큰 경우에만 X의 평균입니다. X에 대해 큰 암시적 오차가 있습니다. ^{[ 6]} m에서 선택하면 m이 절대 편차의 숫자 평균을 최소화하는 경우에만 표본 중앙값이 되는 경우가 있습니다. 보통 ^[7]

둘 이상의 중앙값이 최소값으로 정의됩니다.

$Xc$

이 최적화 기반 제안 정의는 k-중앙값을 그룹화할 때와 같이 통계 데이터를 분석할 때 유용합니다.

최적의 증거

참조

가장 정확하지 않은 편차
백분율을 사용한 절대 평균 오차
중간 방에 오류가 있습니다.
대칭 평균 절대 오차

링크

RMSE와 관련된 2개의 MAE에 대해 개수 차이가 0이고 목적지 차이가 문자 그대로 2인 경우 데이터 포인트의 2%

<올>

^ Willmott, Court J.; 마츠우라 겐지 (2005년 12월 19일). “장점 중 하나는 제조업체 번호에 대한 평균 제조업체를 추정할 때 제곱근(RMSE)에 대한 평균 최종 오류(MAE)입니다. ” 기후 연구. 30: 79-82. DOI: 10.3354 / cr030079.

^ “2.5 예측 정확도에 연결된 추정 | OText”. www.otext.org. 2016년 5월 18일에 확인함.

^ Hyndman R. 및 Koehler A. (2005). “예상 정밀도 측정에 대한 또 다른 검토” [1]

<아니요. = "cite_note-: 1-4"> ^ ^a ^y ^c 폰세 주니어를 의미합니다. , 로버트 길모어; 톤텍, 올루펀밀라요; 천하오(2008). “올바른 변수가 있는 연하장 간의 비교를 해결하기 위한 정보 구성 요소입니다.” 환경 및 환경 통계. 15. (2): 111-142. DOI: 10.1007 s10651-007-0043-y.

^ 윌모트, CJ; Matsuura, K. (2006년 1월). “차원 팁을 사용하면 전체 공간 보간기를 평가할 때 오류가 발생합니다.” 국제 지리 정보 과학 저널. 20: 89-102. DOI: 10.180 / 13658810500286976.

^ <인용> 뇌졸중, 다니엘(2011). 확률 이론. 캠브리지 대학 출판부. S. 43.ISBN 978-0-521-13250-3 .

^ <인용> Nicholas, André(2012년 2월 25일). 중앙값, “절대 편차 합계 최소화(표준 벅 L_1 $)”. 스택 교환.

평균 절대 오차 세트 편차

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평균 절대 표준 편차는 무엇입니까?

데이터 세트의 MAD(평균 절대 조정)는 각 데이터 값 동안의 중앙값 거리이며 일반적으로 평균입니다. 평균 절대 편차는 수집된 데이터의 대부분의 변동을 설명하는 한 가지 방법입니다. 평균 무조건 편차는 데이터 세트에서 값의 대부분의 “분포”에 대한 좋은 아이디어를 얻는 데 도움이 됩니다.