Welke statische fout gebruiken?

Moderators: dirkwb, Xilvo

Reageer
Berichten: 31

Welke statische fout gebruiken?

Hoi,

Ik zou de fout willen berekenen tussen de juist (gemeten) waarden en de berekende waarden van een model. Voor iedere x-waarde kan ik het verschil berekenen tussen de y-waarde van de gemeten data en de berekende data. Echter wil ik de 'totale' fout specificeren om de nauwkeurigheid van verschillende modellen te vergelijken met elkaar. Welke statische fout kan ik hiervoor best gebruiken? De som van de absolute fouten? Som van de gekwardateerde fout? Of toch nog iets anders?

Dank U!

Berichten: 555

Re: Welke statische fout gebruiken?

Wat bedoel je met totale fout? Gewoon echt de absolute fouten echt samennemen als fout?

Dan kan je kiezen tussen de som van de kwadraten en de som van de absolute waarden.

Meestal wordt voor kwadraten gekozen denk ik.

Maar ik zie het nut hier niet van. Kan je eventueel specifiëren om welk soort metingen het gaat? (het experiment dus)

Gebruikersavatar
Berichten: 5.609

Re: Welke statische fout gebruiken?

Maar ik zie het nut hier niet van.
Er zijn veel reden voor:

1) de fout is lineair, dat maakt alle wiskunde erachter (bijvoorbeeld als je erna de fout wil gaan minimaliseren) VEEL eenvoudiger. De absolute fout heeft geen continue afgeleide (en daardoor veel problemen)

2) de fout straft grotere afwijkingen meer af. Over het algemeen heb je namelijk liever dat al je punten een beetje verkeerd zijn, dan dat er 1 grote misser is. Ook al is de absolute fout even groot.

3) Deze fout komt ook voort uit wat Gausiaans verdeelde ruis. Gausiaanse (=normaal verdeelde) ruis en kwadratische fout hangen samen in de statistiek.

Bijna altijd dus de MSE, of mean square error bepalen. De kwadratische fout dus.
What it all comes down to, is that I haven't got it all figured out just yet

And I've got one hand in my pocket and the other one is giving the peace sign

-Alanis Morisette-

Gebruikersavatar
Berichten: 10.179

Re: Welke statische fout gebruiken?

2) de fout straft grotere afwijkingen meer af. Over het algemeen heb je namelijk liever dat al je punten een beetje verkeerd zijn, dan dat er 1 grote misser is. Ook al is de absolute fout even groot.
Dit verdient toch wel een nuance. In het algemene geval klopt dit uiteraard. Echter kun je perfect situaties schetsen waarbij je dit niet wilt. Bijv in het geval van outliers die een leverage point zijn. Okee, je gooit die dan vaak ook wel 'weg', maar toch ;) .
Zoek je graag naar het meest interessante wetenschapsnieuws? Wij zoeken nog een vrijwilliger voor ons nieuwspostteam.

Reageer