Давайте разберемся с каждым из этих понятий: 1. Средняя квадратичная ошибка (MSE — Mean Squared Error): Определение: Средняя квадратичная ошибка – это мера, используемая для оценки качества модели машинного обучения или статистической модели. Она показывает, насколько “далеко” предсказанные моделью значения от фактических (истинных) значений. В контексте статистического анализа, MSE оценивает отклонение оценки параметра от его истинного значения. Формула: · MSE = (1/n) * Σ (yᵢ — ŷᵢ)² Где: n – количество наблюдений (точек данных). yᵢ – фактическое (истинное) значение для i-го наблюдения. ŷᵢ – предсказанное моделью значение для i-го наблюдения...

Сегодня поговорим о математической статистике и теории вероятностей. Затронем немного один из типов задач по теме моментов. О сути метода Метод моментов — это метод оценки неизвестных параметров распределения случайной величины в математической статистике. Суть метода заключается в следующем. У нас есть некоторые реальные данные распределения. К этим данным мы подбираем теоретическое распределение. Под этим подразумевается некоторая функция плотности вероятностей. Естественно, эта функция имеет какие-то неизвестные (чаще всего от 1 до 3)...