Mse d'un estimateur

Dans les statistiques, l'erreur quadratique moyenne (MSE) ou la déviation quadratique moyenne (MSD) d'un estimateur (d'une procédure pour estimer une quantité non observée) mesure la moyenne des carrés des erreurs - c'est-à-dire la différence carré moyenne entre les estimations estimées valeurs et la valeur réelle.

1. Comment calculer MSE d'un estimateur?
2. Pourquoi MSE est-il un estimateur impartial?
3. Quel est l'estimateur MSE et MMSE?
4. Qu'est-ce qu'un bon MSE pour la prédiction?

Comment calculer MSE d'un estimateur?

Soit ˆx = g (y) un estimateur de la variable aléatoire x, étant donné que nous avons observé la variable aléatoire y. L'erreur quadratique moyenne (MSE) de cet estimateur est définie comme e [(x --ˆx) 2] = e [(x - g (y)) 2].

Pourquoi MSE est-il un estimateur impartial?

Un estimateur dont le biais est identique à 0 est appelé estimateur impartial et satisfait e (ˆθ) = θ pour tout θ. Ainsi, MSE a deux composantes, l'une mesure la variabilité de l'estimateur (précision) et l'autre mesure le biais ITS (précision).

Quel est l'estimateur MSE et MMSE?

Dans les statistiques et le traitement du signal, un estimateur d'erreur quadratique moyenne minimale (MMSE) est une méthode d'estimation qui minimise l'erreur quadratique moyenne (MSE), qui est une mesure courante de la qualité de l'estimateur, des valeurs ajustées d'une variable dépendante.

Qu'est-ce qu'un bon MSE pour la prédiction?

Il n'y a pas de valeur correcte pour MSE. Autrement dit, plus la valeur est faible, mieux c'est et 0 signifie que le modèle est parfait. Puisqu'il n'y a pas de réponse correcte, la valeur de base du MSE consiste à sélectionner un modèle de prédiction par rapport à un autre. De même, il n'y a pas non plus de réponse correcte sur ce que R2 devrait être.