Mean squared error

Modélisation secondaire Table 5 Estimates of parameters of the temperature model and confidence intervals in the square brackets (α=0.05) stress pH Acid NaCl Log10(δ*) Log10(δ*) Log10(δ*) ZT (°C) Topt (°C) Tc (°C) Number of kinetics Root mean square error Listeria monocytogenes δ1 (h) δ2 (h) 2.50 2.60 [2.34; 2.66] [2.44; 2.76] 2.22 2.60 [2.10; 2.33] [2.48; 2.71] 2.09 2.68 [1.97; 2.2] [2.56; 2.80] 22.28 [18.82; 25.74] 10.31 [6.59; 14.04] 19.94 [16.30; 23.58] 55 0.232 Salmonella typhimurium δ1 (h)

show reasonable damping. A control system must also be able to reduce the system error to zero or to a value near zero. System Error The system error is the difference between the value of the controlled variable set point and the value of the process variable maintained by the system. The system error is expressed in equation form by the following: e(t) = PV(t) – SP(t) where e(t) = PV(t) = SP(t) = system error as a function of time (t) the process variable as a function of time is the set point

totale : l’erreur totale peut être définie simplement comme la différence entre la valeur estimée par l’enquête et la vraie valeur du paramètre de population. Ces erreurs peuvent être réparties en deux groupes : l’erreur d’échantillonnage (sampling error), les autres types d’erreur (nonsampling errors) qui recouvrent essentiellement l’erreur de mesure et l’erreur de non-réponse. Comment distinguer ces deux groupes d’erreurs ? L’erreur d’échantillonnage est liée au processus d’échantillonnage et est

population. To do this, I take the distribution of income from latest available household surveys of both developing and developed countries, available from the World Bank. From this data I estimate the distributional parameters of a Lorenz curve. The mean of the distribution is adjusted to reflect household consumption given in the national income accounts for each country. These parameters are used to estimate the number of people falling into the range of incomes that define the middle class. Third

avoir des paramètres de régression robustes et réactifs en même temps. Évaluation du pouvoir prédictif Enfin, il va falloir évaluer le pouvoir prévisionnel du modèle pour les stratégies de prévision. Deux indicateurs sont possibles : 1. le Root Mean Squared Error (RMSE) égal à 1 T T t=1 (ˆt − yt ) avec yt la valeur prévue par le y ˆ 2 modèle de la valeur réalisée yt sur les T prévisions, card [ˆt ∗ yt > 0] y permettant de juger le bon sens de la prévision. Il 2. le taux de bon classement

biais de σ 2 est fourni par : s2 = e y − Xβ SSE = = . n−p−1 n−p−1 n−p−1 2 2 Ainsi, les termes s2 hi sont des estimations des variances des pr´ dicteurs yi . e i 3.3 Sommes des carr´ s e SSE est la somme des carr´ s des r´ sidus (sum of squared errors), e e SSE = y − y 2 2 = e . ´ On d´ finit egalement la somme totale des carr´ s (total sum of squares) par e e SST = y − y 1 ¯ 2 = y y − n¯2 y et la somme des carr´ s de la r´ gression (regression sum of squares) par e e SSR

de prévision répartie x • × • × × • × • × × • • × • t Régis Bourbonnais - Prévision des ventes Graphique 14 – Prévision biaisée • x × • × × × • × • • • × × • SUMEPS croît t – Indicateur de la valeur absolue moyenne des écarts (Mean Absolute Deviation) t Il est défini à l'instant t par : MADt = ∑ EPS i =t −T +1 i T Il s'agit d'une caractéristique de dispersion : MADt est l'analogue d'un écart type instantané des écarts de prévision. Si les écarts EPS deviennent de plus en

delicate piece of work he had attempted since his dismissal from Macleans Hospital in London. Millimeter by agonizing millimeter he had brush-washed the fibrous areas, then stretched and sutured the skin over the cranial wound, knowing that the slightest error with brush, needle, or clamp would cause the patient’s death. He had not wanted this unknown patient to die for any number of reasons. But especially one. When it was over and the vital signs had remained constant, Dr. Geoffrey Washburn went back to

deposits, whereas Guernsey signed 19 compliant treaties and experienced a 15% decrease. A simple bivariate regression suggests that an additional treaty signed by a haven is associated with a decrease of 3.8% of the deposits in its banks (with a standard error of 1.4%).11 Overall, the graphical evidence suggests that a number of tax evaders responded to treaties and that their response was mostly to transfer deposits to other tax havens, leaving roughly unchanged the funds globally held in tax havens. Figure

prévision répartie x • × × • • × • × • × × • • × t Régis Bourbonnais - Prévision des ventes Graphique 14 – Prévision biaisée • x • × × • • × • × × • × × • SUMEPS croît t – Indicateur de la valeur absolue moyenne des écarts (Mean Absolute Deviation) T Il s'agit d'une caractéristique de dispersion : MADt est l'analogue d'un écart type instantané des écarts de prévision. Si les écarts EPS deviennent de plus en plus importants, la valeur de MAD s'accroît. Une erreur de prévision