平均二乗誤差（NDE）の定義

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• 定義
• 使用する
• 解釈
• レビュー

統計では、平均二乗誤差（NDE）は、推定量と推定量の真の値との差を評価する方法です。 NDEは、誤差の二乗の平均を測定します。誤差は、推定量が推定される量と異なる量です。

定義

NDEについての単純な考え方は、適切な推定量を選択するための基準としてです。統計モデルでは、モデル作成者はいくつかの潜在的な推定量から選択する必要があります。実際には、NDEは分散と推定量の2乗のバイアスの合計に等しくなります。推定量は、統計モデルの未知のパラメーターの値を推定するために使用されます。トレンドは、推定量の期待値と推定されたパラメーターの真の値の差です。

使用する

統計モデリングでは、NDEを使用して、モデルがデータに適合していない範囲を特定したり、特定の項を削除することでモデルを簡略化できる場合があります。 NDEは、最良の推定量を選択する手段を提供します。最小NDEは、常にではありませんが、変動が最小であるため、優れた推定量を示します。 NDEの平方根をとると、平均二乗偏差が生成されます。これは、二次平均とも呼ばれる精度の良い尺度です。

解釈

平均二乗誤差がゼロ（0）であることが理想的ですが、ほとんどの状況では不可能です。 NDEがゼロの場合、推定器は観測を完全な精度で予測します。

レビュー

NDEは、小さなエラー（各四角形の項の結果）よりも大きなエラーを重視するため、サンプルデータの中央値と一致しない矛盾するデータが強調されます。