Tính toán trên mse và rmse và statamse (lỗi bình phương trung bình) là gì? công thức tính mse p> Chào các bạn, hôm nay mình sẽ hướng dẫn các bạn tính 2 chỉ tiêu khác quan trọng hơn trong hồi quy tuyến tính, các bạn có thể chọn chỉ tiêu thay thế là r (r-squared). Nó cũng là thước đo độ tin cậy của mô hình hồi quy tuyến tính. Trái ngược hoàn toàn với r(r-squred), mô hình càng đáng tin cậy khi r mang lại cho chúng độ tin cậy cao hơn, trong khi rmse (lỗi bình phương trung bình gốc) càng gần bằng 0 thì càng có nhiều khả năng cho thấy lỗi mô hình là tối thiểu. Giúp ta xác định mô hình có độ tin cậy cao do rmse mang lại.
Bạn đang đọc: Lỗi bình phương trung bình là gì
Bây giờ chúng ta sẽ tính toán nó và tìm hiểu nó là gì và nó như thế nào?
Trước khi hiểu rmse là gì, chúng ta phải hiểu định nghĩa của rme là gì. Khi biết mse là gì, chúng ta sẽ tìm hiểu rmse.
mse (lỗi bình phương trung bình) là gì?
Giải thích chung:
Trong thống kê, sai số bình phương trung bình (mse) của một công cụ ước tính (một quy trình được sử dụng để ước tính số lượng giá trị không thể quan sát được) giá trị ước lượng. mse là một hàm nguy hiểm tương ứng với giá trị dự kiến của tổn thất sai số bình phương. Thực tế là mse hầu như luôn dương (chứ không phải 0) là do tính ngẫu nhiên hoặc do công cụ ước tính không tính đến thông tin có thể tạo ra ước tính chính xác hơn.
mse được gọi đại khái là giá trị lỗi bình phương trung bình hoặc lỗi bình phương trung bình. Vấn đề khi nói về sai số trung bình cho một mô hình thống kê nhất định là rất khó xác định bao nhiêu sai số là do mô hình và bao nhiêu là ngẫu nhiên. Lỗi bình phương trung bình (mse) cung cấp một thống kê cho phép các nhà nghiên cứu đưa ra những tuyên bố như vậy. mse chỉ đơn giản đề cập đến giá trị trung bình của sự khác biệt bình phương của các tham số được dự đoán và quan sát.
công thức tính mse
yi là biến độc lập
yb là ước tính
Chúng ta bắt đầu tính mse trên stata với bộ dữ liệu mình đã gửi trước đây, các bạn nào chưa biết có thể làm theo hình bên dưới. Các bạn có thể tham khảo thêm và xem bài viết trước tại đây
Sử dụng https://diymcwwm.com/data/quyetdinh.dta
Làm theo các bước bên dưới.
b1: hồi quy ols bình thường (reg…..)
b2: Ước tính giá trị của một biến (predict yhat,xb)
b3: Đặt tên biến và gán giá trị ( gen mse = (y-yhat)^2)
b4: Tính giá trị trung bình của mse (tổng mse)
Trong lệnh tổng, chúng tôi nhận được giá trị trung bình của mse=0,993834
khái niệm r-mse và phương pháp tính toán (lỗi bình phương trung bình gốc)
Theo như chúng tôi biết, r-squared được coi là đơn vị đo tiêu chuẩn cho các mô hình tuyến tính. Đây cũng là một số liệu mà chúng tôi quen thuộc khi lập mô hình vì nó cho chúng tôi biết mô hình của chúng tôi chính xác đến mức nào. Nói một cách chính xác, nó cho chúng ta biết độ tin cậy của mô hình, tỷ lệ phần trăm càng cao thì mô hình càng đáng tin cậy, điều này đúng cho đến khi chúng ta bắt gặp một mô hình mà nghiên cứu trước đây dường như cho chúng ta thấy rằng r bình phương không đảm bảo độ tin cậy cao. trong đó mô hình nghiên cứu hầu như không chấp nhận r-bình phương nhưng nó chấp nhận một tiêu chí được cho là có độ tin cậy cao hơn r, tức là r-mse.
r-mse là gì?
Giải thích chung
Theo Wikipedia.
Xem thêm: Do1 năm 2020 là gì? Khối d01 thi những môn gì, môn gì?
Sai số bình phương trung bình gốc ( rmsd ) hoặc lỗi bình phương trung bình gốc ( rmse ) là một số liệu thường được sử dụng hoặc phép đo sự khác biệt giữa các dự đoán mô hình (mẫu hoặc dân số) và các giá trị được quan sát. rmsd đại diện cho căn bậc hai của thời gian lấy mẫu thứ hai của sự khác biệt giữa các giá trị được dự đoán và quan sát hoặc căn bậc hai trung bình của những khác biệt này. Những sai lệch này được gọi là phần dư khi tính toán trên mẫu dữ liệu được sử dụng để ước tính và sai số (hoặc sai số dự đoán) khi tính toán ngoài mẫu. rmsd được sử dụng để tổng hợp mức độ sai số dự báo tại các thời điểm khác nhau thành một phép đo sức mạnh dự báo duy nhất. rmsd là thước đo độ chính xác được sử dụng để so sánh lỗi dự đoán của các mô hình khác nhau đối với một tập dữ liệu cụ thể, không phải giữa các tập dữ liệu vì nó phụ thuộc vào tỷ lệ.
Lỗi bình phương trung bình (rmse) là độ lệch chuẩn của phần dư (lỗi dự đoán). Phần dư là thước đo khoảng cách của các điểm dữ liệu đường hồi quy; rmse là thước đo mức độ lan truyền của các phần dư này. Nói cách khác, nó cho bạn biết mức độ tập trung của dữ liệu quanh đường phù hợp nhất. Lỗi bình phương trung bình thường được sử dụng trong phân tích khí hậu, dự báo và hồi quy để xác nhận kết quả thử nghiệm.
Lỗi bình phương trung bình gốc (rmse) là thước đo mức độ hoạt động của một mô hình. Nó thực hiện điều này bằng cách đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Giá trị r-mse càng nhỏ thì sai số càng nhỏ và mức ước lượng cao nhất chứng tỏ mô hình có thể đạt được độ tin cậy.
Công thức tính r-mse
y^i là ước tính
yi là biến độc lập
n=(n – k – 1)
n : tổng số quan sát
k : tổng số biến
Hãy bắt đầu tính toán r-mse trên stata.
b1: Chia mse cho số quan sát (a)
b2: Trung bình của (a)(b)
b3: Tính căn bậc hai của (b)
b4: Xem kết quả
Sau khi có kết quả rmse ta so sánh với hồi quy ols xem có giống nhau không, chênh lệch không đáng kể tức là rmse của ta đúng.
Ở đây, chúng tôi thấy rằng giá trị hiệu dụng của các ols gần giống như giá trị hiệu dụng mà chúng tôi đã tính toán. Vậy là ta đã tính được rmse, ở đây mô hình hồi quy ols tự động tính toán rmse, nhưng thay vì chạy mô hình ols thì ta lại chạy mô hình khác. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng phương pháp trên để tính toán rmse, có thể phục vụ bạn trong quá trình nghiên cứu hoặc học tập của bạn.
Như vậy là chúng ta đã biết được một trong các cách tính 2 số liệu nêu trên. Cảm ơn bạn đã đọc bài viết của tôi. Hẹn gặp lại các bạn trong bài viết tiếp theo. Thân ái và quyết thắng.