স্কোয়ার ত্রুটি বনাম মানে বর্গাকার পূর্বাভাস ত্রুটি mean

Question

মীন স্কোয়ার্ড ত্রুটি (এমএসই) এবং গড় স্কোয়ারড প্রেডিকশন ত্রুটি (এমএসপিই) এর মধ্যে অর্থগত পার্থক্য কী?

Answer 1

পার্থক্যটি গাণিতিক প্রকাশ নয়, বরং আপনি কী পরিমাপ করছেন।

গড় স্কোয়ার ত্রুটি অনুমানক এবং সত্য অন্তর্নিহিত প্যারামিটারের মধ্যে প্রত্যাশিত স্কোয়ার দূরত্ব পরিমাপ করে :

$$\text{MSE}(\hat{\theta}) = E\left[(\hat{\theta} - \theta)^2\right].$$

এটি একটি অনুমানকারীের গুণমানের পরিমাপ।

গড় স্কোয়ারড ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটি পরিমাপ করে আপনার predictor কোনো সুনির্দিষ্ট মানের জন্য অনুমান এবং কি সত্য মান মধ্যে প্রত্যাশিত ছক দূরত্ব:

$$\text{MSPE}(L) = E\left[\sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2\right].$$

এটি একটি ভবিষ্যদ্বাণীকের গুণমানের পরিমাপ thus

অনুধাবনকারী এবং অনুমানকারীগুলির মধ্যে পার্থক্যটি বোঝার জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। জনসংখ্যার গড় উচ্চতা অনুমান করার জন্য একটি অনুমানকারকের উদাহরণটি গড় উচ্চতা লোকের নমুনা গ্রহণ করে। একজন ভবিষ্যদ্বাণীকারীর উদাহরণ হ'ল একজন ব্যক্তির দুই পিতা-মাতার উচ্চতার গড় নির্দিষ্টতা তার নির্দিষ্ট উচ্চতা অনুমান করতে। তারা এইভাবে দুটি খুব আলাদা সমস্যা সমাধান করছে।

Comments

তবে এমএসইর উইকির পৃষ্ঠাটি ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের উপর এমএসইর একটি উদাহরণ দেয়, এন.ইউইউইকিপিডিয়া.র.উইকি

— অ্যাভোকাডো ২

নিশ্চিত নন যে অনুমানকারী বনাম ভবিষ্যদ্বাণী এখানে অর্থবহ। উভয়ই এমন মেট্রিক যা প্রকৃত y বনাম f (x) পরিমাপ করে যেখানে f (x) বলতে ভেক্টর এক্স থেকে আনুমানিক y বোঝানো হয়

— টেরেন্স পারর

এই উত্তরটি যদি এমএসই বিভিন্ন প্রসঙ্গে বিভিন্ন জিনিস বোঝাতে ব্যবহৃত হতে পারে এই সম্ভাবনাটি সম্বোধন করে তবে এটি আরও ভাল হবে।

— এরিক_কর্নফিল্ড