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...

Средняя ошибка выборки для средней величины (иногда называемая стандартной ошибкой среднего) характеризует Точность оценки средней величины генеральной совокупности на основе выборочной средней. Иными словами, она показывает, насколько выборочная средняя, рассчитанная по данным выборки, может отклоняться от истинной средней величины всей совокупности. Здесь ключевые моменты, которые нужно понимать: Выборочная средняя (sample mean): Это среднее значение, рассчитанное на основе данных, полученных из выборки...