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均方误差
在统计学中,平均平方误差(、MSE)是对于无法观察的参数formula_1的一个估计函数"T";其定义为: formula_2 即,它是“误差”的平方的期望值。误差就是估计值与被估计量的差。均方误差满足等式 formula_3 其中 formula_4 也就是说,偏差formula_5是估计函数的期望值与那个无法观察的参数的差。 下边是一个具体例子。假设 formula_6 即formula_7是一组来自正态分布的样本。常用的两个对σ2估计函数为: formula_8 和 formula_9 其中 formula_10 为样本均值。 第一个估计函数为最大似然估计,它是有偏的,即偏差不为零,但是它的方差比第二个小。而第二个估计函数是无偏的。较大的方差某种程度上补偿了偏差,因此第二个估计函数的均方误差比第一个要大。 另外,这两个估计函数的均方误差都比下边这个有偏估计函数大:formula_11 这个估计函数使得形如formula_12(其中c是常数)的均方误差最小。
均方误差
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