通过定义vs.Var-偏差计算MSE

时间:2019-03-29 01:48:44

标签: r

因此,我试图以两种方式计算MSE。

说T是值t的估计量。

首先,我尝试使用定理在R中对其进行计算:

MSE(T)= Var(T)+(Bias(T))^ 2

第二,我正在尝试根据定义在R中进行计算,即MSE(T)= E((T-t)^ 2)。

并说T是一个无偏估计量,即Bias(T)= 0

所以在R中,MSE(T)= Var(T),我们可以在R中:var(T)

但是当我尝试根据定义计算MSE时,我得到的数字不同于Var(T)...

我认为我用R写的公式是错误的,这就是我为R中的MSE定义写的:

建议“ weighted.mean”等效于“ expected value”功能。

所以我写了:weighted.mean((T-2)^ 2)其中我的t = 2。

希望我能提供足够的信息以获取帮助,

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