MSE – Error Cuadrático Medio

1. La serie de tiempo es homogenea o igualmente espaciada.
2. Las series de tiempo X y F deben ser de tamaños idénticos.
3. Las series de tiempo X o F pueden incluir observaciones con valores faltantes (e.g. #N/A o espacio en blanco).
4. Las observaciones con valores faltantes en Y or F se excluirán del cálculo MSE.
5. El error cuadrático medio (MSE) se define así:
   
   $${\displaystyle {\mathrm{MSE}=\frac{1}{N}\times\sum_{t=1}^N \left(y_t- f_t \right )^2 = \frac{\mathrm{SSE}}{N}}}$$
   
   Donde:
   
   • $y_t$ es el resultado actual en el tiempo t.
   • $f_t$ es el pronóstico de valor en el tiempo t.
   • $\mathrm{SSE}$ es la suma del error cuadrático.
6. El MSE proporciona una función cuadrática de pérdida en la medida en que eleva al cuadrado y, posteriormente, promedia los varios errores; lo cual le da mucho más peso a los grandes errores (valores atípicos) que a los más pequeños.
7. El MSE es de más utilidad cuando se trata de grades errores que cuando se trata de pequeños errores.
8. La ecuación MSE es similar a la medida estadística de varianza ($\sigma^2$), que nos permite medir la incertidumbre alrededor de nuestro más probable pronóstico - $f_T$. En otras palabras, el MSE se puede ver como la varianza del error de pronóstico.
9. La mayor desventaja MSE es la escala de dependencia. Si el pronóstico de tareas incluye objetos con diferentes ventas o magnitudes entonces la medida MSE no se puede aplicar.
10. La función MSE esta disponible comenzando con la versión 1.65 HAMMOCK.

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Mean squared error

Referencias

• R.J. Hyndman, A.B. Koehler, "Another look at measures of forecast accuracy", International Journal of Forecasting, 22 (2006), pp. 679-688
• James Douglas Hamilton; Time Series Analysis; Princeton University Press; 1st edition(Jan 11, 1994), ISBN: 691042896
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series; John Wiley & SONS; 2nd edition(Aug 30, 2005), ISBN: 0-471-690740
• D. S.G. Pollock; Handbook of Time Series Analysis, Signal Processing, and Dynamics; Academic Press; Har/Cdr edition(Nov 17, 1999), ISBN: 125609906