| rdfs:comment
| - الخطأ التربيعي المتوسط لتقدير T من أجل المؤشر غير القابل للقياس theta هو متوسط انحرافات هذا التقدير عن المؤشر الفعلي أي أنه القيمة المتوقعة لإنحرافات التقديرات عن المؤشر الفعلي . (ar)
- Die mittlere quadratische Abweichung, auch erwartete quadratische Abweichung, oder mittlerer quadratischer Fehler genannt, und mit MQA, MQF oder MSE (nach der englischen Bezeichnung englisch mean squared error) abgekürzt, ist ein Begriff der mathematischen Statistik. Sie gibt in der Schätztheorie an, wie sehr ein Punktschätzer um den zu schätzenden Wert streut. Damit ist sie ein zentrales Qualitätskriterium für Schätzer. In der Regressionsanalyse wird sie interpretiert als erwarteter quadratischer Abstand, den ein Schätzer vom wahren Wert hat. (de)
- En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur d’un paramètre de dimension 1 (mean squared error, en anglais) est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur.Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique » (« moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique ». L’erreur quadratique moyenne est définie par : Définition — (fr)
- Dalam statistika, rata-rata kuadrat galat (bahasa Inggris: mean squared error, MSE) atau rata-rata kuadrat simpangan adalah ukuran rata-rata dari kuadrat dari galat, yaitu rata-rata kuadrat perbedaan nilai antara nilai perkiraan dengan nilai sebenarnya. Nilai ini mengukur kualitas pengestimasi (estimator) dan selalu nonnegatif. Semakin mendekati nol nilainya, semakin bagus pengestimasinya. Nilai ini dapat dihitung dengan rumus berikut: dengan n adalah jumlah sampel, Ŷ adalah vektor nilai perkiraan, dan Y adalah vektor nilai sebenarnya. (in)
- In statistica, l'errore quadratico medio (in inglese Mean Squared Error, MSE) indica la discrepanza quadratica media fra i valori dei dati osservati ed i valori dei dati stimati. (it)
- Em estatística, o erro quadrático médio (EQM, ou MSE em inglês) ou risco quadrático de um estimador de um parâmetro escalar para N amostras é definido por: ou: onde o símbolo denota a operação de valor esperado ou esperança. (pt)
- 在统计学中，平均平方誤差（英語：mean-square error、MSE）是对于无法观察的参数的一个估计函数T；其定义为： 即，它是“误差”的平方的期望值。误差就是估计值与被估计量的差。均方误差满足等式 其中 也就是说，偏差是估计函数的期望值与那个无法观察的参数的差。 下边是一个具体例子。假设 即是一组来自正态分布的样本。常用的两个对σ2估计函数为： 和 其中 为样本均值。 第一个估计函数为最大似然估计，它是有偏的，即偏差不为零，但是它的方差比第二个小。而第二个估计函数是无偏的。较大的方差某种程度上补偿了偏差，因此第二个估计函数的均方误差比第一个要大。 另外，这两个估计函数的均方误差都比下边这个有偏估计函数大： 这个估计函数使得形如（其中c是常数）的均方误差最小。 (zh)
- En estadística, l'error quadràtic mig (EQM), conegut també en anglès per Mean Squared Error (MSE), d'un estimador mesura la mitjana dels errors al quadrat, és a dir, la diferència entre l'estimador i el que s'estima. L'EQM és una funció de risc, corresponent al valor esperat de la pèrdua de l'error al quadrat o pèrdua quadràtica. La diferència és deguda a l'aleatorietat o bé perquè l'estimador no té en compte la informació que podria produir una estimació més precisa. L'EQM és una mesura de la qualitat d'un estimador, sempre és no negatiu i els valors pròxims a cero són millors. (ca)
- Střední kvadratická chyba (též MSE z anglického mean squared error anebo MSD z mean squared deviation) je v matematické statistice veličina vyjadřující přesnost odhadů pomocí střední hodnoty druhých mocnin rozdílů mezi odhadem či měřením a skutečností. V praxi se pod tímto jménem používají dvě různé blízce příbuzné veličiny, a sice buď střední hodnota čtverce chyby (tedy rozptyl chyb), nebo odmocnina této střední hodnoty (tedy směrodatná odchylka chyb, anglicky RMSE, root mean squared error, anebo RMSD, root mean squared deviation). V následujícím výkladu použijeme první možnost, protože vede k jednodušším vzorcům; druhou možnost bychom získali odmocněním zde uvedené veličiny. V každém případě platí, že čím je odhad přesnější, tím je střední kvadratická chyba menší. (cs)
- En estadística, el error cuadrático medio (ECM) de un estimador mide el promedio de los errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El ECM es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de la pérdida del error al cuadrado o pérdida cuadrática. La diferencia se produce debido a la aleatoriedad o porque el estimador no tiene en cuenta la información que podría producir una estimación más precisa. (es)
- Inferentzia estatistikoan, zenbatesle baten batez besteko errore koadratikoa zenbatesleak estimatu nahi duen parametrorako desbidazioa neurtzeko moduetako bat da. Zehatzago, batezbesteko errore koadratikoak zenbateslearen errore edo parametrorako distantzia karratuaren batezbestekoa neurtzen du: non eta zenbatetsi beharreko parametroa eta parametrorako proposatutako zenbateslea diren, hurrenik hurren. Batezbesteko errore koadratikoak zenbateslearen eta jasotzen ditu. Froga daitekeenez: non eta zenbateslearen alborapena eta bariantza diren hurrenik hurren. (eu)
- In statistics, the mean squared error (MSE) or mean squared deviation (MSD) of an estimator (of a procedure for estimating an unobserved quantity) measures the average of the squares of the errors—that is, the average squared difference between the estimated values and the actual value. MSE is a risk function, corresponding to the expected value of the squared error loss. The fact that MSE is almost always strictly positive (and not zero) is because of randomness or because the estimator does not account for information that could produce a more accurate estimate. In machine learning, specifically empirical risk minimization, MSE may refer to the empirical risk (the average loss on an observed data set), as an estimate of the true MSE (the true risk: the average loss on the actual populati (en)
- Błąd średniokwadratowy, średni błąd kwadratowy, MSE (od ang. mean square error) estymatora nieobserwowanego parametru definiowany jest jako: MSE jest wartością oczekiwaną kwadratu „błędu”, czyli różnicy między estymatorem a wartością estymowaną. Błąd średniokwadratowy spełnia tożsamość: gdzie: – wariancja estymatora – obciążenie estymatora. Obciążenie estymatora jest różnicą między wartością oczekiwaną estymatora a wartością szacowanego parametru. Przykładowo można założyć, że: czyli jest to próba losowa o liczności n z populacji o rozkładzie normalnym. Najczęściej używane estymatory to: gdzie: (pl)
- У статистиці середньоквадрати́чна по́хибка, сере́дня квадрати́чна по́хибка (СКП, англ. mean squared error, MSE) або середньоквадрати́чне відхи́лення, сере́днє квадрати́чне відхи́лення (СКВ, англ. mean squared deviation, MSD) оцінювача (процедури оцінювання неспостережуваної величини) вимірює усереднення квадратів похибок — тобто, середнє квадратичної різниці між оцінками значень та справжнім значенням. СКП є функцією ризику, яка відповідає математичному сподіванню квадрату похибкових втрат.[на чию думку?][прояснити: ком.] Той факт, що СКП є майже завжди строго додатною (а не нульовою), випливає з випадковості, або з того, що оцінювач , яка могла би давати точнішу оцінку. (uk)
|
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)