MSE estymatora

W statystykach średni błąd kwadratowy (MSE) lub średnie odchylenie kwadratowe (MSD) estymatora (procedury oszacowania nieobserwowanej ilości) mierzy średnią kwadratów błędów - to znaczy średniej różnicy kwadratu między oszacowaną Wartości i faktyczna wartość.

1. Jak obliczyć MSE estymatora?
2. Dlaczego MSE jest bezstronny estymator?
3. Jaki jest estymator MSE i MMSE?
4. Co jest dobrym MSE do przewidywania?

Jak obliczyć MSE estymatora?

Niech ˆx = g (y) będzie estymatorem zmiennej losowej x, biorąc pod uwagę, że zaobserwowaliśmy zmienną losową y. Średni błąd kwadratowy (MSE) tego estymatora jest zdefiniowany jako E [(X -ˆx) 2] = E [(x -g (y)) 2].

Dlaczego MSE jest bezstronny estymator?

Estymator, którego stronniczość jest identycznie równa 0, nazywa się bezstronny estymator i spełnia e (ˆθ) = θ dla wszystkich θ. Zatem MSE ma dwa składniki, jeden mierzy zmienność estymatora (precyzję), a drugi pomiar jego stronniczości (dokładność).

Jaki jest estymator MSE i MMSE?

W statystykach i przetwarzaniu sygnału estymator minimalny błąd kwadratowy (MMSE) jest metodą oszacowania, która minimalizuje średni błąd kwadratowy (MSE), która jest powszechną miarą jakości estymatora, dopasowanych wartości zmiennej zależnej zależnej.

Co jest dobrym MSE do przewidywania?

Nie ma prawidłowej wartości dla MSE. Mówiąc najprościej, im niższa wartość, tym lepsza, a 0 oznacza, że ​​model jest idealny. Ponieważ nie ma poprawnej odpowiedzi, podstawową wartością MSE jest wybór jednego modelu prognozowania nad drugim. Podobnie nie ma również poprawnej odpowiedzi na temat tego, czym powinien być R2.