@import url('https://fonts.googleapis.com/css?family=Droid+Serif|Raleway');

h1 { text-align: center; font-size: 50px; margin-bottom: 0px; font-family: 'Raleway', serif; }

p { color: black; text-align: center; margin-bottom: 15px; margin-top: 15px; font-family: 'Raleway', sans-serif; }

words {

padding-left: 30px; color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; }

words_summary {

padding-left: 70px; color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; }

words_text {

color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; }

words_text_area {

display:inline-block; color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; padding-left: 100px; }

calcTitle {

text-align: center; font-size: 20px; margin-bottom: 0px; font-family: 'Raleway', serif; }

hr_top {

width: 30%; margin-bottom: 0px; border: none; height: 2px; color: black; background-color: black; }

hr_bottom {

width: 30%; margin-top: 15px; border: none; height: 2px; color: black; background-color: black; }

words label, input {

display: inline-block; vertical-align: baseline; width: 350px; }

#button { border: 1px solid; border-radius: 10px; margin-top: 20px;

cursor: pointer; outline: none; background-color: white; color: black; font-family: 'Work Sans', sans-serif; border: 1px solid grey; /* Green */ }

#button:hover { background-color: #f6f6f6; border: 1px solid black; }

#words_table { color: black; font-family: Raleway; max-width: 350px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; }

summary_table {

color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; padding-left: 20px; }

.label_radio { text-align: center; }

td, tr, th { border: 1px solid black; } table { border-collapse: collapse; } td, th { min-width: 50px; height: 21px; } .label_radio { text-align: center; }

text_area_input {

padding-left: 35%; float: left; }

svg:not(:root) { overflow: visible; }

Среднеквадратическая ошибка (RMSE) — это метрика, которая говорит нам, насколько в среднем наши прогнозируемые значения отличаются от наших наблюдаемых значений в регрессионном анализе. Он рассчитывается как:

СКО = √[ Σ(P i – O i ) 2 / n ]

куда:

• Σ — причудливый символ, означающий «сумма».
• P i - прогнозируемое значение для i -го наблюдения
• O i - наблюдаемое значение для i -го наблюдения
• n - размер выборки

Чтобы найти RMSE для регрессии, просто введите список наблюдаемых значений и прогнозируемых значений в два поля ниже, затем нажмите кнопку «Рассчитать»:

Наблюдаемые значения:

34, 37, 44, 47, 48, 48, 46, 43, 32, 27, 26, 24 Прогнозируемые значения:

37, 40, 46, 44, 46, 50, 45, 44, 34, 30, 22, 23  СКО = 2,43242

function calc() {

var obs = document.getElementById('input_data_obs').value.split(',').map(Number);

var pred = document.getElementById('input_data_pred').value.split(',').map(Number);

//check that both lists are equal length if (obs.length - pred.length == 0) { document.getElementById('error_msg').innerHTML = ''; //calculate RMSE let error = 0 for (let i = 0; i < obs.length; i++) { error += Math.pow((pred[i] - obs[i]), 2) }

var RMSE = Math.sqrt(error / obs.length); document.getElementById('RMSE').innerHTML = RMSE.toFixed(5); }

else { document.getElementById('RMSE').innerHTML = ''; document.getElementById('error_msg').innerHTML = 'The two lists must be of equal length.'; }

} //end calc function