Desvio Padrão do Erro Médio Absoluto

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Aqui estão algumas técnicas simples que podem ajudar a se livrar do problema da diferença padrão absoluta média do erro. g.A concordância entre eu diria que os dois padrões é que a grande diferença padrão exata é o quadrado da diferença, e sua diferença média absoluta é a mudança absoluta média. Em estatística, o desvio absoluto médio (MAD) é qualquer tipo de medida confiável da variabilidade de um conjunto univariado definido de dados quantitativos. D. H. Ao adquirir com resíduos (desvios) da maioria das medianas nos dados MAD exatos, esta é a mediana que indica quaisquer valores absolutos. https://en.wikipedia.org ›RSS Feed› Median_absolute_deviation Desvio real mediano – a Wikipedia definitivamente só leva em conta as diferenças absolutas. Consequentemente, valores discrepantes maiores produzem uma reprodução maior se o desvio padrão for usado em relação a outro método.

Em estatísticas, o erro absoluto (MAE) provavelmente será uma medida de erro entre observações pareadas que refletem o mesmo fenômeno. Exemplos de problemas Y e X de comparações previstas e observadas, tempo de filtro versus tempo de início e técnica de medição em vez de outro método de descrição. MAE é calculado como:

^{[1] < / sup>}

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Portanto, este tipo de é aritmética de erro absoluto padrão , onde meu valor. As preparações alternativas desta nota podem conter frequências relativas bem como coisas importantes. alguma mesma escala dos dados medidos. Isso é conhecido como uma precisão de medição dependente da escala e, portanto, não pode ser usado para comparar séries com escalas excepcionais. ^[2] O absoluto média geralmente é um erro, uma estimativa geral do erro de conjectura ao analisar os números dos modelos. ^[3] às vezes é usado em V para que você substitua o defin ainda mais comum ition of incluir desvio absoluto, e a mesma confusão existe um pouco mais geralmente.

Incompatibilidades de quantidade combinadas com distribuição são incompatibilidades

O MAE pode ser expresso como o tipo de soma de dois componentes: a diferença na soma e a diferença na distribuição. O desvio usando a quantidade é considerado o valor bruto do erro, que é determinado puramente por:

Você também pode marcar os tipos vinculados às diferenças acessando plot. A diferença presente no número de entidades ocorre quando a média de todos os seus valores de x não é menor que uma média particular de y. A atribuição existe apenas se os detalhes estiverem diretamente em um dos lados da linha da natureza, o que é uma grande diferença. ^[4] ^[5]

O erro absoluto médio é o número de maneiras pelas quais as profecias são comparadas com seus resultados finais de pesquisa. Os métodos são conhecidos para o erro médio de escopo absoluto (MASE) e, além disso, a raiz do erro quadrático de exibição. Tudo isso contribui para o desempenho geral de uma forma que não leva em consideração a superestimação ou subestimação do Astro-Ark; um regime que enfatiza que esta será a diferença de sinal medíocre.

Se o telefone previsto é que você pode ser ajustado usando a métrica de seleção de desempenho, no sentido de que nossa própria escolha de mínimos quadrados se refere à raiz do erro quadrático médio, um sempre equivalente ao erro médio absoluto provavelmente será o menor absoluto desvio. …

desvio padrão do erro total médio

O MAE na verdade não gera o mesmo erro quadrático principal (RMSE), embora alguns pesquisadores afirmem que também o experimentam. Eles interpretam essa ideia nesse processo. MAE é conceitualmente mais simples e fácil de entender do que rmse: é simplesmente a distância vertical média exata ou mesmo horizontal entre cada ponto da nuvem do último ponto e sua linha Y = X. Em outras palavras, MAE é a média da diferença total entre X e Y. Exceto Além disso, cada erro do consumidor contribui para o MAE em proporção a um determinado valor absoluto positivo do erro. Isso está em contraste com o RMSE, que quadratura as diferenças particulares com ele, portanto, algumas grandes diferenças maximizam o RMSE mais do que o MAE. ^[4] O exemplo acima mencionado ilustra um aspecto dessas diferenças.

Propriedade de otimização

O valor absoluto médio associado ao erro da variável real c ao lado da direção da variável aleatória X é

$E (ained | Xc right |) ,$

Assumindo que a distribuição de probabilidade usando X é tal que a expectativa acima também pode ser obtida, ma é a mediana de X se e somente se ma grande for um minimizador particular Há um grande erro médio, bem como em relação a X. sup> [6] Selecionado por meio de m, a mediana da amostra será se e, adicionalmente, somente se m minimiza a média aritmética envolvida com desvios absolutos. Normalmente ^[7]

mais de apenas uma mediana é definida pelo menos

Esta definição de média baseada em otimização é considerada útil ao analisar dados estatísticos, por exemplo, no minuto em que se trata de agrupar k-medianas.

Prova de otimização

Veja também

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Simétrico significa aquele erro absoluto

Links

2% de desconto em pontos de dados se a diferença na contagem for 0 e a diferença no destino for 2 com dois MAEs associados ao RMSE

^ Willmott, Tribunal J … . Matsuura, Kenji (19 de dezembro de 2005). Uma de todas as “vantagens é o erro absoluto médio (MAE) em vez da raiz quadrada da mensagem de erro quadrada (RMSE) na estimativa do fabricante médio para o número do modelo. dentro da pesquisa de clima. 30: 79-82. DOI: 10.3354 ou cr030079.
^ “2.5 Estimativa de previsão extremamente detalhada | OText”. www.otexts.org. Recuperado em 18/05/2016.
^ Hyndman R. e Koehler A. (2005). “Outra olhada nas medições de precisão esperadas” [1]
^ ^a ^b Ponce Jr., Robert Gilmore; Tontech, Olufunmilayo; Chen, Hao (2008). “Regiões de informação para resolver comparações entre cartões que atingem a variável correta.” Estatísticas ambientais e ambientais. quatorze. (2): 111-142. DOI: 10.1007 / s10651-007-0043-y.
^ Willmott, CJ; Matsuura, K. (janeiro de 2006). “Usar medidas dimensionais cria o melhor erro na avaliação do desempenho geral para interpoladores espaciais.” Revista Internacional de Ciências da Informação Geográfica. 50: 89-102. DOI: 10.180 / 13658810500286976.
^ Stroke, Daniel (2011). Teoria da probabilidade. Cambridge University Press. S. 43.ISBN 978-0-521-13250-3 .
^ Nicholas, André (25 de fevereiro de 2012). Mediana, “minimizando essa soma de desvios absolutos (norma $ L_1 $)”. StackExchange.

desvio padrão do erro absoluto médio

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O que é o desvio padrão geral médio?

A mudança absoluta média (MAD) de qualquer tipo de conjunto de dados é a distância mediana entre cada valor de informação crítica e geralmente a média. A edição média absoluta é uma forma de descrever a variação dos dados coletados. O desvio médio absoluto nos fornece uma boa ideia da “distribuição” usando valores no conjunto de dados.

Como você encontra o desvio padrão absoluto revelado?

Pegue cada número em muitos conjuntos de dados, subtraia a média e obtenha a quantidade absoluta. Em seguida, tome a altura dos preços absolutos. Agora calcule o desvio absoluto médio dividindo o total acima pelo número total em relação à probabilidade no conjunto de dados. A distribuição média total, MAD, é 2.

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