MSE de un estimador

En las estadísticas, el error cuadrado medio (MSE) o la desviación cuadrada media (MSD) de un estimador (de un procedimiento para estimar una cantidad no observada) mide el promedio de los cuadrados de los errores, es decir, la diferencia cuadrada promedio entre la estimación estimada valores y el valor real.

1. ¿Cómo se calcula MSE de un estimador??
2. ¿Por qué MSE es un estimador imparcial??
3. ¿Qué es el estimador MSE y MMSE??
4. ¿Qué es un buen MSE para la predicción??

¿Cómo se calcula MSE de un estimador??

Sea ˆx = g (y) un estimador de la variable aleatoria x, dado que hemos observado la variable aleatoria y. El error medio cuadrado (MSE) de este estimador se define como E [(x - ˆx) 2] = E [(x - g (y)) 2].

¿Por qué MSE es un estimador imparcial??

Un estimador cuyo sesgo es idénticamente igual a 0 se llama estimador imparcial y satisface E (ˆθ) = θ para todos θ. Por lo tanto, MSE tiene dos componentes, uno mide la variabilidad del estimador (precisión) y el otro mide su sesgo (precisión).

¿Qué es el estimador MSE y MMSE??

En estadísticas y procesamiento de señales, un estimador de error cuadrado medio (MMSE) mínimo es un método de estimación que minimiza el error cuadrado medio (MSE), que es una medida común de la calidad del estimador, de los valores ajustados de una variable dependiente.

¿Qué es un buen MSE para la predicción??

No hay un valor correcto para MSE. En pocas palabras, cuanto menor sea el valor, mejor y 0 significa que el modelo es perfecto. Dado que no hay una respuesta correcta, el valor básico del MSE es seleccionar un modelo de predicción sobre otro. Del mismo modo, tampoco hay una respuesta correcta sobre lo que debería ser R2.