Error Absoluto Medio Wikipedia
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el cálculo numérico error absoluto medio estadistica como un criterio de detención. E A
Error Porcentual Absoluto Medio
A = | v approx 2 − v approx 1 error absoluto promedio | {\displaystyle EAA=|v_{\text{approx 2}}-v_{\text{approx 1}}|\,} Obtenido de «https://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Error_absoluto_aproximado&oldid=80902857» Categoría: Análisis numérico Menú de navegación Herramientas personales No error relativo formula has iniciado sesiónDiscusiónContribucionesCrear una cuentaAcceder Espacios de nombres Artículo Discusión Variantes Vistas Leer Editar Ver historial Más Buscar Navegación PortadaPortal de la comunidadActualidadCambios recientesPáginas nuevasPágina aleatoriaAyudaDonacionesNotificar un error Imprimir/exportar Crear un libroDescargar como PDFVersión para
Error Porcentual
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de una función matemática basada en ellos. Cuando las variables son los valores de mediciones experimentales tienen incertidumbre debido a la medición de limitaciones (por ejemplo, instrumento de precisión), que se propagan a la combinación de variables en la función. La incertidumbre es propagacion de errores normalmente definida por el error absoluto. La incertidumbre también puede ser definida por el error error sistematico relativo Δx/x, que usualmente es escrito como un porcentaje. Más comúnmente, el error en una cantidad, Δ x {\displaystyle \Delta x} , está
Teoria De Errores
dado por la desviación estándar, σ {\displaystyle \sigma } . La desviación estándar es la raíz cuadrada positiva de la varianza, σ 2 {\displaystyle \sigma ^{2}} . El valor de una cantidad y su error son, a menudo, https://es.wikipedia.org/wiki/Error_absoluto_aproximado expresados como x ± Δ x {\displaystyle x\pm \Delta x} . Si la distribución de probabilidad estadística de la variable es conocida o puede ser asumida, es posible derivar el intervalo de confianza para describir la región dentro de la cual el valor verdadero de la variable puede ser encontrado. Por ejemplo, el intervalo de confianza de 68% de una variable perteneciente a una distribución normal es ± una desviación estándar del valor, esto es, existe https://es.wikipedia.org/wiki/Propagaci%C3%B3n_de_errores un 68% de probabilidad que el valor verdadero se encuentre en la región x ± σ {\displaystyle x\pm \sigma } . Si las variables están correlacionadas, entonces la covarianza debe ser tomada en cuenta. Índice 1 Combinaciones lineales 2 Combinaciones no lineales 2.1 Ejemplo 3 Advertencias 4 Fórmulas de ejemplo 5 Derivadas parciales 5.1 Ejemplos 5.1.1 Función tangente inversa 5.1.2 Medición de la resistencia 6 Referencias 7 Enlaces externos 8 Véase también Combinaciones lineales[editar] Sea f k ( x 1 , x 2 , … , x n ) {\displaystyle f_{k}(x_{1},x_{2},\dots ,x_{n})} un conjunto de k funciones que son combinaciones lineales de n {\displaystyle n} variables x 1 , x 2 , … , x n {\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}} con coeficientes de combinación a 1 k , a 2 k , … , a n k , ( k = 1.. m ) {\displaystyle a_{1k},a_{2k},\dots ,a_{nk},(k=1..m)} . f k = ∑ i n a i k x i : f = a T x {\displaystyle f_{k}=\sum _{i}^{n}a_{ik}x_{i}:\mathbf {f=a^{T}x} \,} y sea la matriz de covarianza en x denotada por M x {\displaystyle \mathbf {M^{x}} \,} . M x = ( σ 1 2 COV 12 COV 13 … COV 12 σ 2 2 COV 23 … COV 13 COV 23 σ 3 2 … ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ) {\displaystyle {\mathbf {M^{x}} }={\begin{pmatrix}\sigma _{1}^{2}&{\text{COV}}_{12}&{\text{COV}}_{13}&\dots \\{\text{COV}}_{12}&\sigma _{2}^{2}&{\text{COV}}_{23}&\dots
may be challenged and removed. (December 2009) (Learn how and when to remove this template message) The mean absolute percentage error (MAPE), also https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error known as mean absolute percentage deviation (MAPD), is a measure of prediction accuracy of a forecasting method in statistics, for example in trend estimation. It usually expresses accuracy as a percentage, and is defined by the formula: M = 100 n ∑ t = 1 n | A t − F t A t | error absoluto , {\displaystyle {\mbox{M}}={\frac {100}{n}}\sum _{t=1}^{n}\left|{\frac {A_{t}-F_{t}}{A_{t}}}\right|,} where At is the actual value and Ft is the forecast value. The difference between At and Ft is divided by the Actual value At again. The absolute value in this calculation is summed for every forecasted point in time and divided by the number of fitted pointsn. Multiplying by error absoluto medio 100 makes it a percentage error. Although the concept of MAPE sounds very simple and convincing, it has major drawbacks in practical application [1] It cannot be used if there are zero values (which sometimes happens for example in demand data) because there would be a division by zero. For forecasts which are too low the percentage error cannot exceed 100%, but for forecasts which are too high there is no upper limit to the percentage error. When MAPE is used to compare the accuracy of prediction methods it is biased in that it will systematically select a method whose forecasts are too low. This little-known but serious issue can be overcome by using an accuracy measure based on the ratio of the predicted to actual value (called the Accuracy Ratio), this approach leads to superior statistical properties and leads to predictions which can be interpreted in terms of the geometric mean.[1] Contents 1 Alternative MAPE definitions 2 Issues 3 See also 4 Extern
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