Përmbajtje:

Si e gjeni gabimin mesatar në katror?
Si e gjeni gabimin mesatar në katror?

Video: Si e gjeni gabimin mesatar në katror?

Video: Si e gjeni gabimin mesatar në katror?
Video: A e keni Ditur kete TRIK 😳 2024, Nëntor
Anonim

Hapat e përgjithshëm për të llogaritur gabimin mesatar në katror nga grupi i vlerave X dhe Y:

  1. Gjeni vijën e regresionit.
  2. Futni vlerat tuaja X në ekuacionin e regresionit linear për të gjetur vlerat e reja Y (Y').
  3. Zbrisni vlerën e re Y nga origjinali për të marrë vlerën gabim .
  4. Sheshi i gabimet .
  5. Shtoni deri gabimet .
  6. Gjej mesatare .

Gjithashtu, çfarë ju tregon gabimi mesatar në katror?

Në statistika, gabimi mesatar në katror (MSE) ose mesatare në katror devijimi (MSD) i një vlerësuesi (i një procedure për vlerësimin e një sasie të pavëzhguar) mat mesataren e katrorëve të gabimet -dmth mesatarja në katror ndryshimi midis vlerave të vlerësuara dhe vlerës aktuale.

Gjithashtu e dini, çfarë është MSE në regresion? variancë-në aspektin linear regresioni , varianca është një masë se sa ndryshojnë vlerat e vëzhguara nga mesatarja e vlerave të parashikuara, d.m.th., ndryshimi i tyre nga vlera mesatare e parashikuar. Qëllimi është të kemi një vlerë që është e ulët. gabimi mesatar katror ( NVM )-është mesatarja e katrorit të gabimeve.

Gjithashtu për të ditur, cila është vlera e MSE?

Pyetjet e shpeshta të mbështetjes së produktit. Gabimi mesatar në katror ( NVM ) është një masë se sa afër është një linjë e përshtatur me pikat e të dhënave. Për çdo pikë të dhënash, ju merrni distancën vertikalisht nga pika në y përkatëse vlerë në kurbë përshtaten (error), dhe katrore vlerë.

Si e llogaritni gabimin mesatar në katror në Python?

Si të llogarisni MSE

  1. Llogaritni ndryshimin midis çdo çifti të vlerës së vëzhguar dhe të parashikuar.
  2. Merrni katrorin e vlerës së diferencës.
  3. Shtoni secilën nga diferencat në katror për të gjetur vlerat kumulative.
  4. Për të marrë vlerën mesatare, ndani vlerën kumulative me numrin e përgjithshëm të artikujve në listë.

Recommended: