« Erreur quadratique moyenne » : différence entre les versions
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En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur theta d’un paramètre de dimension 1 est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. | En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur theta d’un paramètre de dimension 1 est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. | ||
En d'autres mots, l’erreur quadratique moyenne permet de répondre à la question, « Quelle est l'ampleur de l'erreur de la prédiction? » | |||
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Version du 3 septembre 2023 à 16:00
Définition
En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur theta d’un paramètre de dimension 1 est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur.
En d'autres mots, l’erreur quadratique moyenne permet de répondre à la question, « Quelle est l'ampleur de l'erreur de la prédiction? »
Compléments
L’erreur quadratique moyenne est souvent appelée « erreur quadratique », le mot « moyenne » étant sous-entendu. L’erreur quadratique moyenne est aussi parfois appelée « risque quadratique » ou désignée par son acronyme anglais MSE.
Français
erreur quadratique moyenne
EQM
erreur quadratique (usuel, mais moins précis)
risque quadratique (plus rare)
Anglais
Mean Squared Error
MSE
Residual mean square
Source: Google machine learning glossary
GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
