Анализ качества регрессии и прогнозов
Калькулятор MSE, SSE и метрик точности
Профессиональный аудит ошибок прогнозирования с наглядной визуализацией остатков, расчетом R², MAE, RMSE и аналитическим заключением.
Готовые сценарии:
✓
Модель надежно объясняет тренд
MSE
Штраф за выбросы
0
Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error)
SSE (RSS)
Общая сумма
0
Сумма квадратов ошибок (Sum of Squared Errors)
RMSE
Реальные единицы
0
Корень из MSE, стандартная ошибка предсказания
MAE
Средний промах
0
Средняя абсолютная погрешность (Mean Absolute Error)
R² (Детерминация)
Масштабонезависимо
0
Доля объясненной моделью дисперсии (0–100%)
MAPE
В процентах
0%
Средняя относительная ошибка в процентах
Точки наблюдений
Идеальный прогноз (y = ŷ)
Положительный остаток (недооценка)
Отрицательный остаток (переоценка)
| № | Факт (y) | Прогноз (ŷ) | Ошибка (e = y - ŷ) | Квадрат ошибки (e²) | Откл. % |
|---|
Экспертное заключение
SAS инструменты Сайт с 1000 ми полезных инструментов и калькуляторов SAS