Estimador De La Varianza Del Error
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como se indica aquí. El material sin fuentes fiables podría ser cuestionado y eliminado. 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. error de estimacion estandar El ECM es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de la pérdida error de estimacion estadistica del error al cuadrado o pérdida cuadrática. La diferencia se produce debido a la aleatoriedad o porque el estimador no tiene en varianza de error definicion cuenta la información que podría producir una estimación más precisa.[1] El ECM es el segundo momento (sobre el origen) del error, y por lo tanto incorpora tanto la varianza del estimador así como su sesgo. Para un
Varianza Del Error Formula
estimador insesgado, el ECM es la varianza del estimador. Al igual que la varianza, el ECM tiene las mismas unidades de medida que el cuadrado de la cantidad que se estima. En una analogía con la desviación estándar, tomando la raíz cuadrada del ECM produce el error de la raíz cuadrada de la media o la desviación de la raíz cuadrada media (RMSE o RMSD), que tiene las mismas unidades que la cantidad error cuadratico medio ejercicios resueltos que se estima; para un estimador insesgado, el RMSE es la raíz cuadrada de la varianza, conocida como la desviación estándar. Índice 1 Definición y propiedades básicas 2 Demostración 3 Regresión 4 Ejemplos 4.1 Media 4.2 Varianza 5 Referencias Definición y propiedades básicas[editar] Si Y ^ {\displaystyle {\hat {Y}}} es un vector de n predicciones y Y {\displaystyle Y} es el vector de los verdaderos valores, entonces el (estimado) ECM del predictor es: ECM = 1 n ∑ i = 1 n ( Y i ^ − Y i ) 2 . {\displaystyle \operatorname {ECM} ={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}({\hat {Y_{i}}}-Y_{i})^{2}.} Esta es una cantidad conocida, calculado dada una muestra particular (y por lo tanto es dependiente de la muestra). El ECM de un estimador θ ^ {\displaystyle {\hat {\theta }}} con respecto al parámetro desconocido θ {\displaystyle \theta } se define como ECM ( θ ^ ) = E [ ( θ ^ − θ ) 2 ] . {\displaystyle \operatorname {ECM} ({\hat {\theta }})=\operatorname {E} {\big [}({\hat {\theta }}-\theta )^{2}{\big ]}.} Esta definición depende del parámetro desconocido, y el ECM en este sentido es una propiedad de un estimador (de un método de obtención de una estimación). El ECM es igual a la suma de la varianza y el cuadrado sesgo del estimador o de
I, EJERCICIO 13: ERROR CUADRÁTICO MEDIO Y VARIANZA DEL ESTIMADOR Psicometría y Estadística - proclapar.com SubscribeSubscribedUnsubscribe3,4503K Loading... Loading... Working... Add to Want to watch this again later? Sign in to error cuadratico medio definicion add this video to a playlist. Sign in Share More Report
Error De Prediccion Definicion
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Error Cuadratico Medio Pronosticos
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