Root-mean-square deviation (original) (raw)
평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation; RMSD) 또는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 추정 값 또는 모델이 예측한 값과 실제 환경에서 관찰되는 값의 차이를 다룰 때 흔히 사용하는 측도이다. 정밀도(precision)를 표현하는데 적합하다. 각각의 차이값은 잔차(residual)라고도 하며, 평균 제곱근 편차는 잔차들을 하나의 측도로 종합할 때 사용된다.
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|---|---|
| dbo:abstract | La raíz del error cuadrático medio (RECM) o raíz de la desviación cuadrática media (RDCM) (en inglés: root-mean-square deviation, RMSD, o root-mean-square error, RMSE) es una medida de uso frecuente de las diferencias entre los valores (valores de muestra o de población) predichos por un modelo o un estimador y los valores observados. La RECM representa la raíz cuadrada del segundo momento de la muestra de las diferencias entre los valores previstos y los valores observados o la media cuadrática de estas diferencias. Estas desviaciones se denominan cuando los cálculos se realizan sobre la muestra de datos que se utilizó para la estimación y se denominan (o errores de predicción) cuando se calculan fuera de la muestra. La RECM sirve para agregar las magnitudes de los errores en las predicciones para varias veces en una sola medida de poder predictivo. La RECM es una medida de precisión, para comparar errores de predicción de diferentes modelos para un conjunto de datos en particular y no entre conjuntos de datos, ya que depende de la escala. La RECM es siempre no negativa, y un valor de 0 (casi nunca alcanzado en la práctica) indicaría un ajuste perfecto a los datos. En general, una RECM más baja es mejor que una más alta. Sin embargo, las comparaciones entre diferentes tipos de datos no serían válidas porque la medida depende de la escala de los números utilizados. La RECM es la raíz cuadrada del promedio de errores cuadrados. El efecto de cada error en la RECM es proporcional al tamaño del error cuadrado; por lo tanto, los errores mayores tienen un efecto desproporcionadamente grande en la RECM. Por lo tanto, la RECM es sensible a los valores atípicos. (es) The root-mean-square deviation (RMSD) or root-mean-square error (RMSE) is a frequently used measure of the differences between values (sample or population values) predicted by a model or an estimator and the values observed. The RMSD represents the square root of the second sample moment of the differences between predicted values and observed values or the quadratic mean of these differences. These deviations are called residuals when the calculations are performed over the data sample that was used for estimation and are called errors (or prediction errors) when computed out-of-sample. The RMSD serves to aggregate the magnitudes of the errors in predictions for various data points into a single measure of predictive power. RMSD is a measure of accuracy, to compare forecasting errors of different models for a particular dataset and not between datasets, as it is scale-dependent. RMSD is always non-negative, and a value of 0 (almost never achieved in practice) would indicate a perfect fit to the data. In general, a lower RMSD is better than a higher one. However, comparisons across different types of data would be invalid because the measure is dependent on the scale of the numbers used. RMSD is the square root of the average of squared errors. The effect of each error on RMSD is proportional to the size of the squared error; thus larger errors have a disproportionately large effect on RMSD. Consequently, RMSD is sensitive to outliers. (en) La racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) ou racine de l'écart quadratique moyen (en anglais, root-mean-square error ou RMSE, et root-mean-square deviation ou RMSD) est une mesure fréquemment utilisée des différences entre les valeurs (valeurs d'échantillon ou de population) prédites par un modèle ou estimateur et les valeurs observées (ou vraies valeurs). La REQM représente la racine carrée du deuxième moment d'échantillonnage des différences entre les valeurs prédites et les valeurs observées. Ces écarts sont appelés résidus lorsque les calculs sont effectués sur l'échantillon de données qui a été utilisé pour l'estimation ou ils sont appelés erreurs (ou erreurs de prédiction) lorsqu'ils sont calculés sur des données hors de l'échantillon d'estimation. La REQM agrège les erreurs de prédiction de différents points de données en une seule mesure de puissance prédictive accrue. La REQM est une mesure de précision, qui sert à comparer les erreurs de différents modèles prédictifs pour un ensemble de données particulier et non entre différents ensembles de données, car elle dépend de l'échelle. La REQM est toujours positive et une valeur de 0 (presque jamais atteinte en pratique) indiquerait un ajustement parfait aux données. En général, une valeur de REQM plus petite indique une meilleure précision qu'une valeur de REQM plus élevée. Cependant, les comparaisons entre différents jeux de données ne seraient pas valides car la mesure dépend de l'échelle relative des nombres utilisés. La REQM est la racine carrée de la moyenne des erreurs quadratiques. L'effet de chacune des erreurs sur la REQM est proportionnel à la taille de l'erreur quadratique; ainsi, des erreurs plus importantes ont un effet disproportionné sur la REQM. Par conséquent, la REQM est sensible aux valeurs aberrantes ou anomalies. (fr) 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation; RMSD) 또는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 추정 값 또는 모델이 예측한 값과 실제 환경에서 관찰되는 값의 차이를 다룰 때 흔히 사용하는 측도이다. 정밀도(precision)를 표현하는데 적합하다. 각각의 차이값은 잔차(residual)라고도 하며, 평균 제곱근 편차는 잔차들을 하나의 측도로 종합할 때 사용된다. (ko) 平均二乗偏差（へいきんにじょうへんさ）は、モデルまたは推定量により予測された値（標本値または母集団値）と観測された値の間の差として頻繁に使用される尺度である。RMSD (root-mean-square deviationの略) などとも書かれる。また、RMSE (root-mean-square errorの略) などともいう。RMSDは、予測値と観測値の差の2次の標本モーメントの平方根、またはこれらの差の平方平均を表している。これらの偏差は、推定に使用されたデータ標本で計算された場合は残差と呼ばれ標本でなく計算された場合は誤差（または予測誤差）と呼ばれる。RMSDは、様々なデータ点の予測における誤差の大きさを予測力の1つの尺度に集約する役割をする。RMSDは、スケールに依存するため、データセット間ではなく特定のデータセットに対する異なるモデルの予測誤差を比較するための正確度の尺度である。 RMSDは常に非負の値をとり、（ほとんど起こらないが）0はデータに完全にフィットしていることを示す。一般的にはRMSDが小さい方が良いとされている。しかし、この尺度は使用する数値の尺度に依存するため、異なる種類のデータ間での比較は意味を持たない。 RMSDは、二乗誤差の平均値の平方根である。各誤差がRMSDに与える影響は二乗誤差の大きさに比例するため、誤差が大きいほどRMSDへの影響も比例して大きくなる。そのため、誤差が大きいほどRMSDへの影響が大きく、結果として外れ値の影響を受けやすくなる。 (ja) Root mean square error (RMS) är ett mått på spridningen av avvikelserna, till exempel när en jämförelse görs mot ett givet värde, eller som ett mått på medelvärdet av standardavvikelserna eller standardfelen. där är avvikelsen. (sv) 均方根偏差（均方根差，英語：root-mean-square deviation，RMSD）或均方根误差（root-mean-square error，RMSE）是常用於衡量模型预测值或估计量（样本值或总体值）与观测值之间差异的一种指标。均方根偏差代表預測值和觀察值之差的二阶样本矩的平方根（樣本標準差），或該差值的平方平均数。當這些离差是以用來計算估計量的數據樣本本身來計算時，通常稱差值為殘差（residual）；當差值不基於樣本得出的估計量時，通常稱為误差（error）或預測誤差（prediction errors）。均方根誤差主要作用是將各個數據點的預測的誤差大小彙總為一個預測力的度量。均方根誤差是精度的度量，用于比较特定数据集的不同模型的预测误差，但不能比較数据集之间的预测误差，因为它是尺度依賴的。 均方根誤差總是非負的，值為0（實際極少出現）的情況表示與數據完全吻合。一般而言，低RMSD比高RMSD要好。然而，在不同類型的數據之間進行比較是無意義的，因為度量取決於所使用的數字的尺度。 均方根誤差是平方誤差平均值的平方根。各個誤差對均方根誤差的影響與平方誤差的大小成正比；因此，較大的誤差對均方根誤差有不成比例的大影響。因此，均方根誤差對離群值很敏感。 (zh) |
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