The average squared difference betw

The average squared difference between Y ̂_0and Y_0,ε(〖Y ̂_0-Y_0)〗^2, is called the mean squared error of prediction, If the model is correct and prediction is for an individual in the same population from which the data were obtained, so that ε(Y ̂_0-Y_0 )=0, the mean squared error is also the variance of prediction.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เฉลี่ยลอการิทึมความแตกต่างระหว่าง Y ̂_0and Y_0 〗ε (〖Y ̂_0-Y_0) ^ 2 เรียกว่าข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยของการคาดการณ์ ถ้าแบบถูกต้อง และการคาดเดาสำหรับบุคคลในประชากรเดียวกันซึ่งข้อมูลได้รับ ดังนั้นε (Y ̂_0-Y_0) = 0 ข้อผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยเป็นความแปรปรวนของการคาดเดา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความแตกต่างของกำลังสองเฉลี่ยระหว่าง Y _0and Y_0, ε (〖 Y-_0 Y_0) 〗 ^ 2 จะเรียกว่าค่าความคลาดเคลื่อนของการทำนายถ้ารูปแบบที่ถูกต้องและการทำนายสำหรับบุคคลในประชากรเดียวกันจากข้อมูลที่มี ที่ได้รับเพื่อให้ε (Y-_0 Y_0) = 0 หมายถึงข้อผิดพลาดกำลังสองยังเป็นความแปรปรวนของการทำนาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยสอง̂ _0and y_0 ε ( Y , Y ̂〖 _0-y_0 ) 〗
2 เรียกว่าหมายถึงยกกำลังสองความผิดพลาดของการพยากรณ์ ถ้าแบบถูกต้อง และการทำนายสำหรับบุคคลในกลุ่มประชากรเดียวกัน จากข้อมูลที่ได้รับ เพื่อให้ε ( Y ̂ _0-y_0 ) = 0 , หมายความว่าสี่เหลี่ยมผิดพลาดยังแปรปรวนของพยากรณ์