Error Medio Absoluto
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Newton para el MovimientoAplicaciones de las Leyes de NewtonTrabajo, error porcentual definicion Energía y Potencia en Procesos MecánicosTermodinámicaElectrostáticaCorriente Eléctrica ContinuaExpertoFundamentos MatemáticosDinámica del Sólido RígidoGravitación UniversalCampo EléctricoCampo error absoluto formula MagnéticoVibraciones: El Movimiento Armónico SimpleMovimiento OndulatorioLa Luz en FísicaÓptica GeométricaMás Buscar Suscriptores Nosotros Iniciar sesión InicioInicialIntroducción a la Física: Magnitudes, Unidades y
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Medidas Errores Absolutos y Relativos Contenidos Ejercicios Fórmulas Ver también Errores en la medición Lo creas o no, cada vez que medimos tenemos una gran probabilidad de cometer algún tipo de error que nos ofrezca un resultado mas o menos alejado del que realmente
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deberíamos obtener. Y es que medir, es más bien un proceso aproximado que exacto. De entre los errores más comunes podemos distinguir dos grandes grupos: Errores sistemáticos. Son errores relacionados con la forma en laque su utiliza el instrumento de medida. Dentro de estos podemos distinguir otros como el error de calibrado o el error de paralaje. Error de calibrado. Se trata de uno de los errores más frecuentes y está ligado directamente al instrumento. Muchos de ellos deben ser configurados de forma apropiada antes de ser utilizados (calibrado), si esto no se hace correctamente todas las medidas realizadas tendrán añadidas un sesgo. Error de paralaje. Es propio de instrumentos de medida analógicos como por ejemplo aquellos que poseen agujas para marcar los valores. Dos observadores situados en posiciones oblicuas a la aguja pu
son muy informativos por sí solos, pero puede utilizarlos para comparar los ajustes obtenidos utilizando diferentes métodos. Para las tres medidas, valores más pequeños por error relativo lo general indican un modelo de ajuste más adecuado. Por ejemplo,
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usted tiene datos de ventas de 36 meses y desea obtener un modelo de predicción. Usted prueba dos error relativo formula modelos, suavización exponencial individual y tendencia lineal, y obtiene los siguientes resultados: Suavización exponencial individual Estadístico Resultado MAPE 8.1976 MAD 3.6215 MSD 22.3936 Tendencia lineal Estadístico Resultado MAPE https://www.fisicalab.com/apartado/errores-absoluto-relativos 6.9551 MAD 2.7506 MSD 11.2702 Los tres números son más bajos para el modelo de tendencia lineal en comparación con el método de suavización exponencial individual. Por tanto, el modelo de tendencia lineal parece proporcionar el mejor ajuste. Error porcentual absoluto medio (MAPE, Mean absolute percentage error) Expresa la exactitud como un porcentaje del error. Como este número http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/time-series/time-series-models/what-are-mape-mad-and-msd/ es un porcentaje, puede ser más fácil de entender que los otros estadísticos. Por ejemplo, si el MAPE es 5, en promedio, el pronóstico está errado en un 5%. La ecuación es: donde yt es igual al valor real, es igual al valor ajustado y n es igual al número de observaciones. Desviación absoluta media (MAD, Mean absolute deviation) Expresa exactitud en las mismas unidades que los datos, lo cual ayuda a conceptualizar la cantidad de error. Los valores atípicos tienen menos efecto en MAD que en MSD. La ecuación es: donde yt es igual al valor real, es igual al valor ajustado y n es igual al número de observaciones. Desviación cuadrática media (MSD, Mean squared deviation) Una medida utilizada comúnmente de la exactitud de los valores ajustados de las series de tiempo. Los valores atípicos tienen mayor efecto en MSD que en MAD. La ecuación es: donde yt es igual al valor real, es igual al valor del pronóstico y n es igual al número de pronósticos. Minitab.comPortal para licenciasTiendaBlogContáctenosCo
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 https://es.wikipedia.org/wiki/Error_cuadr%C3%A1tico_medio errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador y http://www.conocimientosweb.net/dcmt/ficha13630.html 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 error porcentual 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 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 error medio absoluto 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 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 {\
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