« Erreur quadratique moyenne » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte : «  '''<span style="font-size:18px">GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE</span>'''Catégorie:Statistiques » par « {{Modèle:Statistiques}} Catégorie:Statistiques »)
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »)
Ligne 23 : Ligne 23 :
'''Residual mean square'''
'''Residual mean square'''


<small>
 
==Sources==


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]

Version du 27 janvier 2024 à 22:36

Définition

En statistiques, l’erreur quadratique moyenne (EQM) d’un estimateur 𝛳 (theta) d’un paramètre de dimension 1 est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur.

L’erreur quadratique moyenne (EQM) sert fréquemment à mesurer la variabilité d'un 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


Sources

Source: Google machine learning glossary

Source : univ-paris8.fr


GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE