Calcula el error cuadrático medio para un conjunto de datos.
Sintaxis
MeanSquaredError(DataSet, [ Mode = PROCESS_COLUMNS ] [ , IntervalWidth ])
La sintaxis de la función MeanSquaredError consta de los siguientes elementos:
Parte |
Descripción |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DataSet |
El conjunto de datos que se va a evaluar. Todas las estructuras de datos están permitidas. Se permiten todos los tipos de datos numéricos. En los tipos de datos complejos se calcula un valor absoluto. Si el argumento es una lista, la función se ejecuta para cada elemento de la lista y el resultado también es una lista. |
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Mode |
Especifica cómo deben procesarse las matrices de datos y las series de señales y si deben determinarse valores individuales, móviles o de bloque. El argumento Mode puede tener los siguientes valores:
... más una constante opcional que determina el método de cálculo:
Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. Se establece el valor predeterminado PROCESS_COLUMNS si no se especifica el argumento. |
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IntervalWidth |
Este argumento es necesario para determinar los valores móviles y de bloque. A continuación, el ancho del intervalo especifica el número de valores que se deben tener en cuenta. El ancho debe ser un número impar. De lo contrario, el intervalo es asimétrico y se incluye en el cálculo un valor más a la derecha del centro que a la izquierda. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos enteros. El valor debe ser mayor o igual que 1. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
Notas
El resultado es siempre el tipo de datos En coma flotante de 64 bits.
El error cuadrático medio de una muestra se define como:
con el valor medio
En el caso de señales y series de señales, se procesa el componente Y y, si es posible, se adopta el componente X o Z. Al calcular valores móviles y de bloque, la estructura de datos del resultado corresponde a la del argumento. Si, por el contrario, DataSet es una serie de datos o una señal, el resultado es un valor escalar con el error cuadrático medio requerido; en caso contrario, el resultado es una serie de datos o una señal con un error cuadrático medio por columna o fila.
Disponibilidad
FlexPro Basic, Professional, Developer Suite
Ejemplos
MeanSquaredError({1, 3, 5, 2, 4}) |
Devuelve 2. |
MeanSquaredError({{1, 3, 5, 2, 4}, {2, 6, 10, 4, 8}}) |
Devuelve {2, 8}. |
MeanSquaredError({{1, 3, 5, 2, 4}, {2, 6, 10, 4, 8}}, PROCESS_ROWS) |
Devuelve { 0.25, 2.25, 6.25, 1, 4 }. |
MeanSquaredError({1, 2, 3, 2, 1}, CALC_MOVING, 3) |
Devuelve { 0.25, 0.666666666666667, 0.2222222222222214, 0.666666666666667, 0.25 }. |
MeanSquaredError({1, 2, 3, 4, 4.5, 5}, CALC_BLOCK, 3) |
Devuelve { 0.666666666666667, 0.1666666666666679 }. |