Среднеквадратичное отклонение
-
Определение и использование RMSD
- RMSD (среднеквадратичное отклонение) — это показатель различий между прогнозируемыми и наблюдаемыми значениями.
- RMSD выборки — это среднее квадратичное значение ошибок по выборке данных.
- RMSD служит для объединения ошибок в прогнозах и сравнения моделей.
- RMSD зависит от масштаба данных и не может быть сравнен между разными наборами данных.
-
Формулы и нормализация RMSD
- RMSD оценщика определяется как квадратный корень из среднеквадратичной ошибки.
- Для несмещенной оценки RMSD используется стандартное отклонение.
- Нормализация RMSD облегчает сравнение данных с разными масштабами.
- RMSD может быть нормализован путем деления на межквартильный диапазон или среднее значение измерений.
-
Применение RMSD
- В различных областях, включая метеорологию, биоинформатику, фармакологию, экономику и другие, RMSD используется для оценки точности моделей.
- Некоторые эксперты считают RMSD менее надежным, чем другие показатели ошибок.
- RMSD применяется для оценки соответствия моделей эмпирическим данным и для калибровки моделей.
-
Сравнение с MAE
- MAE (средняя абсолютная ошибка) имеет преимущества в плане интерпретируемости и простоты понимания.
- Каждая ошибка в MAE влияет на него прямо пропорционально абсолютному значению, в отличие от RMSD.
Полный текст статьи: