la desviación del cuadrado medio de la raíz (rmsd) es una medida de las diferencias entre los valores predichos y los valores reales. rmsd agrega estas diferencias individuales, llamadas residuos, en un único valor predictivo, lo que hace que el rmsd sea una buena medida de precisión. rmsd también puede medir las diferencias entre dos conjuntos de valores cuando ninguno de los conjuntos se considera estándar. puede usar esto para calcular la distancia promedio entre dos objetos, por ejemplo, o cómo un modelo económico se ajusta a los indicadores económicos.
Defina rmsd como la raíz cuadrada del error cuadrático medio. esto puede expresarse como rmsd (x) = (e ((x - y) ^ 2)) ^ (1/2) donde x es un valor estimado, y es el valor real y e es alguna función que proporciona un error medio entre x y y.
use rmsd cuando ninguno de los conjuntos de valores se considera estándar. sea x el conjunto de los valores {x1, x2, ..., xn}, y sea y el conjunto de los valores {y1, y2, ..., yn}.
calcule una función específica dadas las condiciones en el paso dos al determinar la función de error medio e. en este caso, e (x - y) ^ 2 = (? (xi - yi) ^ 2) / n. por lo tanto, rmsd (x, y) = (e ((x - y) ^ 2)) ^ (1/2) = (? (xi - yi) ^ 2 / n) ^ (1/2).
Calcule el rmsd (nrmsd) normalizado como rmsd / (xmax - xmin). este valor se suele dar como un porcentaje tal que un valor más bajo indica una varianza más pequeña en los residuos.
calcule el coeficiente de variación de rmsd como rmsd /? xi / n. la desviación estándar en la ecuación para el coeficiente de variación es reemplazada por la rmsd.