Blog

 

Zaktualizowano

1. Pobierz ASR Pro

2. Uruchom program

3. Kliknij „Skanuj teraz”, aby znaleźć i usunąć wszelkie wirusy z komputera

Przyspiesz swój komputer już dziś dzięki temu prostemu pobieraniu.

Oto kilka prostych technik, które pomogą rozwiązać problem średniego rzeczywistego odchylenia standardowego błędu. g.Umowa między tymi dwoma standardami polega na tym, że odpowiednie odchylenie standardowe jest kwadratem zmienności, a średnia bezwzględna różnica to bezwzględne odchylenie ujawnienia. W statystyce średnia edycja bezwzględna (MAD) jest wiarygodną miarą zmienności większości jednowymiarowego zestawu danych ilościowych. D. H. Podczas rejestrowania z resztami (odchyleniami) dużej ilości median w danych MAD, jest to typowe wskazanie ich wartości bezwzględnych. https://en.wikipedia.org ›Kanał RSS› Median_absolute_deviation Mediana bezwzględnego odchylenia – Wikipedia zdecydowanie odnosi się tylko do bezwzględnych różnic. W konsekwencji większe wartości odstające dają wyższy rozkład, jeśli zamiast innej metody stosuje się odchylenie standardowe.

 

 

g.

W statystyce błąd dodatni (MAE) jest miarą błędu między połączonymi obserwacjami, które odzwierciedlają to samo zjawisko. Przykłady problemów Y i X z przewidywanych i znalezionych porównań, czas wycieku w porównaniu z czasem rozpoczęcia oraz sposób techniki pomiaru w porównaniu z inną metodą opisu. MAE jest obliczany jako:

^{[1 ]}

Więc to jest standardowa matematyka błędu bezwzględnego , miejsce prosta prawdziwa wartość. a także ważne rzeczy. ta sama skala co zmierzone informacje. Jest to znane jako doskonałość pomiaru zależna od skali i dlatego nie może być używana do porównywania programu z różnymi skalami. ^[2] Rzeczywista średnia jest błąd, ogólne oszacowanie związane z błędem przewidywania podczas analizy numerów telefonów w temp.. ^{[ 3]} jest czasami używany w V, aby zastąpić jeszcze częstsze outl nia średniego absolutnego odchylenia, a to samo zamieszanie i stres istnieje bardziej ogólnie.

Niezgodności ilości w połączeniu z dystrybucją są niezgodnościami

MAE można komunikować jako sumę dwóch składników: poprawy ilościowej i różnicy w rozkładzie. Uważa się, że odchylenie ilości jest po prostu wartością bezwzględną błędu, który został określony tylko przez:

Możesz również zaznaczyć najważniejsze rodzaje różnic, przechodząc do działki. Różnica w liczbie podmiotów występuje, gdy ogólnie średnia twoich wartości x nie jest mniejsza niż średnia y. Przypisanie istnieje tylko wtedy, gdy punkty znajdują się bezpośrednio po obu stronach linii identyfikacyjnej, co jest głównym efektem. ^{[4] [5]}

Średni błąd bezwzględny to liczba wskazująca sposoby porównywania proroctw z lub być może ostatecznymi wynikami. Znane są metody gwarantowanego błędu skali bezwzględnej (MASE) i dodatkowo, że ten pierwiastek błędu średniokwadratowego. To wszystko składa się na wydajność w sposób, który nie bierze pod uwagę przeszacowania Astro-Arki lub niedoszacowania; program, który podkreśla, że ​​automatycznie będzie to średnia różnica znaków.

Jeśli przewidywany telefon domowy ma być dostrojony przy użyciu miernika alternatyw wydajności, w tym sensie, że nasza własna metoda najszybszych kwadratów odnosi się do jej błędu pierwiastka średniej, zawsze odpowiednikiem średniego błędu rozstrzygającego jest najmniejsze odchylenie bezwzględne. …

MAE w rzeczywistości nie generuje tego samego błędu kwadratowego (RMSE), chociaż jeden lub dwóch badaczy również to zgłasza. W ten sposób interpretują tę wizję. MAE jest koncepcyjnie prostsze i prostsze do zinterpretowania niż It rmse: jest to po prostu bezwzględna średnia pionowa lub nawet pozioma odległość od celu między każdym punktem ostatniego punktu zamglenia a linią Y = X. Innymi słowy, MAE jest średnią całkowitej różnicy między X i Y. Z wyjątkiem Ponadto, indywidualny błąd przyczynia się do MAE częściowo do dodatniej wartości bezwzględnej rzeczywistego błędu. Jest to w przeciwieństwie do RMSE, wiedząc, że z nim wyrównuje różnice, więc niektóre poważne różnice zwiększają RMSE bardziej niż MAE. ^[4] Powyższy przykład ilustruje jeden aspekt tego rodzaju różnic.

Właściwość optymalności

Średnia bezwzględna słuszność związana z błędem rzeczywistej zmiennej c z kierunkiem losowej zmiany X wynosi

Zakładając, że rozkład ryzyka X jest taki, że można uzyskać powyższe oczekiwanie, ma jest średnią z X wtedy i tylko wtedy, gdy ma main jest minimalizatorem Istnieje duży błąd implikowany w odniesieniu do X. ^{[ 6]} Wybrana z m, mediana próbki otrzyma wtedy i tylko wtedy, gdy m zminimalizuje matematyczną średnią odchyleń bezwzględnych. Zwykle ^[7]

dalej niż jedna mediana jest zdefiniowana z najmniejszym

Ta optymalizacyjna definicja enter jest przydatna podczas analizy danych statystycznych, zaprojektowanej na przykład przy grupowaniu k-median.

Dowód optymalności

Zobacz też

• Najmniej dokładne odchylenia
• Bezwzględny średni błąd w procentach
• Błąd w środkowym pokoju.
• Symetryczny średni błąd bezwzględny

Linki

2% punktów danych, jeśli wsteczna liczba różnic wynosi 0, a różnica w miejscu docelowym wynosi 2 dla dwóch MAE powiązanych z RMSE

1. ^ Willmott, Sąd J .; Matsuura, Kenji (19 grudnia 2005). Jedną z „zalet jest średni błąd rozstrzygający (MAE) w porównaniu do pierwiastka kwadratowego błędu prostokątnego (RMSE) w szacowaniu średniego producenta dla numeru typu modelu. ” Badania klimatu. 30: 79-82. DOI: 10.3354 / cr030079.
2. ^ “2.5 Oszacowanie najczęściej związane z dokładnością prognozy | OText”. www.otexts.org. Pobrano 18.05.2016.
3. ^ Hyndman R. i Koehler A. (2005). „Kolejne spojrzenie na oczekiwane precyzyjne pomiary” [1]
4. ^ ^{a n c} Ponce Jr., Robert Gilmore; Tontech, Olufunmilayo; Chen, Hao (2008). “Komponenty informacyjne do rozwiązywania porównań między kartami graficznymi, które mają poprawną zmienną.” Statystyka środowiskowa i środowiskowa. 15. (2): 111-142. DOI: 10.1007 s10651-007-0043-y.
5. ^ Willmott, CJ; Matsuura, K. (styczeń 2006). „Korzystanie z opcji wymiarowych powoduje błąd w ocenie ogólnej sumy interpolatorów przestrzennych”. International Journal of Geographic Information Sciences. 20: 89-102. DOI: 10.180 / 13658810500286976.
6. ^ Udar, Daniel (2011). Teoria prawdopodobieństwa. Wydawnictwo Uniwersytetu Cambridge. S. 43. ISBN 978-0-521-13250-3 .
7. ^ Mikołaj, André (25 lutego 2012). Mediana, „minimalizacja sumy odchyleń bezwzględnych (norma rrr L_1 $)”. Wymiana stosu.

 

 

Przyspiesz swój komputer już dziś dzięki temu prostemu pobieraniu.