Mean absolute error

1176 % Incorrectly Classified Instances 3 5.8824 % Kappa statistic 0.9113 Mean absolute error 0.0447 Root mean squared error 0.1722 Relative absolute error 10.0365 % Root relative squared error 36.4196 % Coverage of cases (0.95 level) 98.0392 % Mean rel. region size (0.95 level) 37.2549 % Total Number of Instances 51 === Detailed Accuracy By Class

fonction de coût. Le coût d’une erreur de prévision n’est pas nécessairement symétrique, ce que le critère des moindres carrés ou “mean square error” (MSE) (bien pratique en régression multiple) implique. Son rôle tend à diminuer. Les praticiens jugent souvent de la performance d’une méthode par le critère de l'erreur absolue moyenne en pourcentage ("mean absolute percentage error") ou MAPE. 2.2 Les méthodes déterministes A défaut de variable explicative, les modèles déterministes où la variable est une

fonction de coût. Le coût d’une erreur de prévision n’est pas nécessairement symétrique, ce que le critère des moindres carrés ou “mean square error” (MSE) (bien pratique en régression multiple) implique. Son rôle tend à diminuer. Les praticiens jugent souvent de la performance d’une méthode par le critère de l'erreur absolue moyenne en pourcentage ("mean absolute percentage error") ou MAPE. 2.2 Les méthodes déterministes A défaut de variable explicative, les modèles déterministes où la variable est

The following statistical measures are calculated for individual ensemble model and ensemble average PM10 concentrations based on hourly simulated results of concerned four observation sites in Beijing: Normalized Mean Error (NME) [pic] and Unpaired Peak Prediction Error (UPPE) [pic] where N is the number of hourly concentrations at a given observation station, Co(x,ti) and Cp(x,t) are respectively observed and predicted concentrations at the station located at x for hour ti

prévision.............................................................................. 15 MAD: Mean Absolute Deviation (déviation absolue moyenne) .............................. 15 MSE: Mean Square Error (moyenne du carré des erreurs)....................................... 16 MFE: Mean Forecast Error (erreur de prévision moyenne)...................................... 17 MAPE: Mean Absolute Percentage Error (pourcentage d'erreur absolue moyen) ... 18 5. La qualité des prévisions.................

prévision.............................................................................. 15 MAD: Mean Absolute Deviation (déviation absolue moyenne) .............................. 15 MSE: Mean Square Error (moyenne du carré des erreurs)....................................... 16 MFE: Mean Forecast Error (erreur de prévision moyenne)...................................... 17 MAPE: Mean Absolute Percentage Error (pourcentage d'erreur absolue moyen) ... 18 6. Modèles pour séries stationnaires........

CHAPITRE 7. LES MODÈLES ARMA(P,Q) 0.63246 * SIMULATE 1 NEND-1 NBEG # 1 Y * Statistiques descriptives * STATISTICS Y NBEG NEND Statistics on Series Observations Sample Mean Standard Error t-Statistic (Mean=0) Skewness Kurtosis (excess) Jarque-Bera Y 298 13.331826 2.512475 91.600111 -0.663844 1.910174 67.193070 Variance of Sample Mean Signif Level Signif Level (Sk=0) Signif Level (Ku=0) Signif Level (JB=0) 6.312531 0.145544 0.000000 0.000003 0.000000 0.000000 205 * * Corrélations * CORRELATE(NUMBER=NLAG)

(calendar or event) time time series: set of observations drawn on the same observational unit at a number of (evenly or irregularly spaced) points in time panel: same cross section observed at several points in time Descriptive statistics 2.3 mean variance skewness µi = E(Yi,t) 2 σi = E Yi,t − µi 2 ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ ⇒ 1 µi = T 1 2 σi = T 1 si = T 1 ki = T T t=1 Yi,t 2 T Yi,t − µi t=1 T t=1 T t=1 Yi,t−µi 3 σi Yi,t−µi 4 σi T t=1 K Yi,t−y h si = E ki = E Yi,t−µi 3 σi Yi,t−µi 4 σi kurtosis

using a PI controller on the Figure 4: Transient response. Blue: measurements, experimental setup in Fig. 2 and also on two simulated Black: second order model, Green: error models with: a) proportional valve characteristics and second order model, Dashed: proportional b) a second order valve dynamics model (eq. (4)). The model, Red: error proportional model. results are shown in Figs. 3 and 4. Fig. 3 shows the entire step response and the reverse step response, while Position Proportional 2nd order Improvement

analyte without attributable sampling error. Alternatively, an aliquot (2.2.9) may be used. 2.2.9 Aliquot A known volume fraction of the test solution (2.2.8) used directly to determine the presence/absence or the mass fraction/concentration of the analyte without attributable sampling error. 2.2. I0 Detection The determination of the presence of the analyte as a chemical entity. 2 -2.11 Determination (quant &a tion) The determination of the absolute quantity of the analyte (mass, volume