Коэффициент детерминации R-квадрат и ошибка прогнозирования
Сравните прогнозы с наблюдениями, используя R² и среднеквадратичную ошибку.
Исходные значения
R-squared
R² может быть отрицательным для неточных прогнозов. Это не учитывает количество подобранных параметров.
Сравнение сценариев
До трех снимков на этой вкладке. Загрузка одного из них заменяет текущие входные данные.
Формула
Используйте R² = 1−SSE/SST и RMSE = √(SSE/n). SSE — это сумма квадратов ошибок прогнозирования, SST — сумма квадратов отклонений наблюдений от их среднего значения, а n — количество наблюдений. Для постоянного ряда наблюдаемых значений коэффициент объясненной вариации не определен.
Сравните прогнозы с наблюдениями, используя R² и среднеквадратичную ошибку.
Пример решения
- Наблюдаемые значения
- 2, 4, 6
- Прогнозируемые значения
- 2, 3, 5
- R-squared
- 0,75
- Среднеквадратичная ошибка
- 0,816496580928
Область применения и ограничения
R² может быть отрицательным для неточных прогнозов. Это не учитывает количество подобранных параметров.
Входные данные проверяются на наличие пропущенных значений и допустимых диапазонов. Результат, выходящий за пределы конечного числового диапазона, не отображается. Округление влияет на отображение, в то время как при вычислении используется числовая точность модели.
Перед тем, как полагаться на результат, проверьте единицы измерения и предположения. Изменение метки не приводит к преобразованию валюты или физической единицы.
Версия формулы.: a6b164ec3731 · Пример проверен.: