R und Fehlermaße < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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(Frage) überfällig  | | Datum: | 11:11 Di 14.10.2014 | | Autor: | mcmiri |
| Aufgabe | | Welche Gründe kann es haben dass verschiedene Fehlermaße (wie z.B. Mean Absolute Error, Random Mean Square Error, Mean Absolute Percentage Error etc.) einen sehr guten, also niedrigen Wert haben, gleichzeitig der Korellationskoeffizient aber ebenfalls einen sehr niedrigen Wert hat? |
Ich arbeite an der Umsetzung eines Prognosemodells mit welchem ich auf Basis von historischen Messdaten zukünftige Werte schätzen soll. Zur Überprüfung der Güte des Modells habe ich verschiedene Fehlerwerte ausgerechnet (siehe oben). Außerdem habe ich denn Korrelationskoeffizienten zwischen den prognostizierten und den tatsächlichen Werten im Prognosezeitraum berechnet.
Welche Gründe kann es geben, dass meine Fehlerwerte sehr niedrig, also sehr gut sind, mein Korrelationskoeffzient aber nur einen Wert von 40% aufweist?
Rechenfehler mal ausgeschlossen....Gibt es da Interpretationsansätze?
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Wenn Du sagst, Du berechnest den Korrelationskoeffizienten, meinst Du dann damit den ![[]](/images/popup.gif) empirischen Korrelationskoeffizienten?
[mm] $\operatorname{Kor}_e(x,y) [/mm] := [mm] \varrho_e(x,y) [/mm] := [mm] r_{xy} [/mm] := [mm] \frac{
\sum_{i=1}^n(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)
}{
\sqrt{
\sum_{i=1}^n(x_i-\bar x)^2\cdot
\sum_{i=1}^n(y_i-\bar y)^2
}
}$
[/mm]
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 11:20 Sa 18.10.2014 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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