¿qué es el error cuadrado medio de raíz (RMSE)?
Root Mean Square Error (RMSE) mide cuánto error hay entre dos conjuntos de datos. En otras palabras, compara un valor predicho y un valor observado o conocido. Cuanto menor sea el valor de un RMSE, más cercanos serán los valores predichos y observados.,
también se conoce como desviación cuadrada media raíz y es una de las estadísticas más utilizadas en SIG.
A diferencia del Error absoluto medio (MAE), utilizamos RMSE en una variedad de aplicaciones al comparar dos conjuntos de datos.
Aquí hay un ejemplo de cómo calcular RMSE en Excel con 10 valores observados y predichos. Pero puede aplicar este mismo cálculo a cualquier conjunto de datos de tamaño.
ejemplo de Error cuadrático medio raíz
por ejemplo, podemos comparar cualquier valor predicho con una medición real (valor observado).,
- valor predicho
- valor observado
el error cuadrático medio de la raíz toma la diferencia para cada valor observado y predicho.
Puede cambiar el orden de resta porque el siguiente paso es tomar el cuadrado de la diferencia. Esto se debe a que el cuadrado de un valor negativo siempre será un valor positivo. Pero asegúrate de mantener el mismo orden en todo momento.
después de eso, divida la suma de todos los valores por el número de observaciones. Finalmente, obtenemos un valor RMSE., Aquí está lo que el RMSE Fórmula se parece a:
Cómo Calcular RMSE en Excel
Aquí hay una guía rápida y fácil para calcular RMSE en Excel. Usted necesitará un conjunto de valores observados y predichos:
1. Introduzca encabezados
en la celda A1, escriba» valor observado » como encabezado. Para la celda B1, escriba «valor predicho». En C2, escriba «diferencia».,
2. Coloque valores en columnas
si tiene 10 observaciones, coloque valores de elevación observados en A2 a A11. Además, rellenar los valores de la predicción en las celdas B2 a la celda B11 de la hoja de cálculo
3. Encuentre la diferencia entre los valores observados y predichos
en la columna C2, reste el valor observado y el valor predicho., Repetir para todas las filas inferiores donde existan valores predichos y observados.
=A2-B2
Ahora, estos valores pueden ser positivos o negativos.
4. Calcule el valor de error cuadrado medio raíz
en la celda D2, use la siguiente fórmula para calcular RMSE:
=SQRT(SUMSQ(C2:C11)/COUNTA(C2:C11))
la celda D2 es el valor de error cuadrado medio raíz. Y guarda tu trabajo porque has terminado.
Si tiene un valor más pequeño, esto significa que los valores predichos están cerca de los valores observados. Y viceversa.,
¿qué sigue?
RMSE cuantifica cuán diferente es un conjunto de valores. Cuanto menor sea el valor de un RMSE, más cercanos serán los valores predichos y observados.,>Cómo Construir Espacial de los Modelos de Regresión en ArcGIS
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