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En statistique, l'erreur quadratique moyenne (NDE) est un moyen d'évaluer la différence entre un estimateur et la valeur réelle de la quantité estimée. L'EDI mesure la moyenne du carré de l'erreur, l'erreur étant le montant par lequel l'estimateur diffère de la quantité à estimer.
Définition
Une façon simple de penser l'EDI est comme critère de sélection d'un estimateur approprié: dans les modèles statistiques, les modélisateurs doivent choisir entre plusieurs estimateurs potentiels. Concrètement, l'EDI est égale à la somme de la variance et du biais du carré de l'estimateur. Un estimateur est utilisé pour déduire la valeur d'un paramètre inconnu dans un modèle statistique. La tendance est la différence entre la valeur attendue de l'estimateur et la valeur réelle du paramètre estimé.
Utilisation
Dans la modélisation statistique, la NDE est utilisée pour déterminer dans quelle mesure le modèle n'a pas ajusté les données ou si la suppression de certains termes pourrait simplifier avantageusement le modèle. La NDE permet de choisir le meilleur estimateur: une NDE minimale indique souvent, mais pas toujours, la variation minimale et, par conséquent, un bon estimateur. Prendre la racine carrée de la NDE produit l'écart carré moyen, une bonne mesure de la précision également connue sous le nom de moyenne quadratique.
Interprétation
Avoir une erreur carrée moyenne de zéro (0) est idéal, mais dans la plupart des situations, ce n'est jamais possible. La NDE de zéro signifie que l'estimateur prédit les observations avec une précision parfaite.
La revue
La NDE accorde plus de poids aux grandes erreurs qu'aux petites (résultat du terme de chaque carré), mettant ainsi l'accent sur des données discordantes incompatibles avec la médiane des données de l'échantillon.