RMSD - Raíz de la desviación cuadrática media

1. La RMSD es tmbién conocido como error raíz media cuadrática (RMSE).
2. La RMSD es usada para comparar diferencias entre dos conjunto de datos, ninguno de los cuales son aceptados como "estándard o actual."
3. La serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciada.
4. Las dos series de tiempo deben ser idénticas en tamaño.
5. La función de la desviación de la raóz media cuadrática se define de la siguiente manera:
   
   $$\mathrm{RMSD}=\mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{\mathrm{SSE}}{N}}=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \hat x_i)^2}{N}}$$
   
   Donde:
   
   • $\{x_i\}$ son las observaciones actuales de las series de tiempo.
   • $\{\hat x_i\}$ es la serie de tiempo estimada o pronosticada.
   • $N$ es el número de punto de datos no faltantes.
6. Es la función de desviación normalizada raiz media (o errores). La función se define de la siguiente manera:
   
   $$\mathrm{NRMSD}=\frac{\mathrm{RMSD}}{x_{\mathrm{max}}-x_{\mathrm{min}}} $$
   
   Donde:
   
   • $x_{\mathrm{max}}$ es el valor máximo en la primera series de tiempo
   • $x_{\mathrm{min}}$ es el valor mínimo en la primera series de tiempo
7. El coeficiente de variación de la RMSD $\mathrm{CV_{RMSD}}$ se define de la siguiente manera:
   
   $$\mathrm{CV(RMSD)}=\frac{\mathrm{RMSD}}{\bar x}$$
   
   Donde:
   
   • $\bar x$ es la media de la primera serie de tiempo (observada)

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Root-mean squared error

Referencias

• Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740