L'écart quadratique moyen (RMSD) est une mesure des différences entre les valeurs prédites et les valeurs réelles. Le RMSD agrège ces différences individuelles, appelées résidus, en une seule valeur prédictive, ce qui rend la RMSD une bonne mesure de précision. Le RMSD peut également mesurer les différences entre deux ensembles de valeurs lorsqu'aucun ensemble n'est considéré comme une norme. Vous pouvez l'utiliser pour calculer la distance moyenne entre deux objets, par exemple, ou dans quelle mesure un modèle économique correspond aux indicateurs économiques.

Définissez la RMSD comme la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne. Cela peut être exprimé comme RMSD (x) = (E ((x - y) ^ 2)) ^ (1/2) où x est une valeur estimée, y est la valeur réelle et E est une fonction qui fournit une erreur moyenne entre x et y.

Utilisez le RMSD lorsque aucun ensemble de valeurs n'est considéré comme standard. Soit X l'ensemble des valeurs {x1, x2, ..., xn}, et soit Y l'ensemble des valeurs {y1, y2, ..., yn}.

Calculer une fonction spécifique étant donné les conditions de la deuxième étape en déterminant la fonction d'erreur moyenne E. Dans ce cas, E (X - Y) ^ 2 = (? (xi - yi) ^ 2) /n. Par conséquent, RMSD (X, Y) = (E ((X - Y) ^ 2)) ^ (1/2) = (? (Xi - yi) ^ 2 /n) ^ (1/2).

Calculez la valeur RMSD normalisée (NRMSD) en tant que RMSD /(xmax - xmin). Cette valeur est généralement donnée en pourcentage, de sorte qu'une valeur plus faible indique une variance plus faible dans les résidus.

Calculer le coefficient de variation de la RMSD comme RMSD /? Xi /n. L'écart type dans l'équation du coefficient de variation est remplacé par le RMSD.