MSE、RMSE和MAE来评估模型拟合效果stata实现

在Stata中，MSE (Mean Squared Error)，RMSE (Root Mean Squared Error) 和 MAE (Mean Absolute Error) 是常用的评价模型预测性能的指标。它们主要用于衡量实际观测值和模型预测值之间的差距。

1. **MSE (均方误差)**: 计算每个预测值与真实值之差的平方的平均值。公式是 \( \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \)，其中n是样本量，\( y_i \) 是实际值，\( \hat{y}_i \) 是预测值。在Stata中，你可以通过`predict error, resids`得到残差，然后计算MSE。

   predict u, resid
   mse u

2. **RMSE (均方根误差)**: RMSE是MSE的平方根，它提供了一个更直观的结果单位和解释。公式是 \( \text{RMSE} = \sqrt{\text{MSE}} \)。在Stata中，可以用`sqrt()`函数计算。

   sqrt(mse u)

3. **MAE (平均绝对误差)**: 它是预测误差绝对值的平均值，公式是 \( \text{MAE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i| \)。在Stata中，可以按类似的方式计算：

   mean |u|

相关问题

MSE（均方误差）、RMSE （均方根误差）、MAE （平均绝对误差）的stata代码

MSE (Mean Squared Error)、RMSE (Root Mean Squared Error) 和 MAE (Mean Absolute Error) 都是用来衡量预测值与真实值之间差异的指标，常用于评估回归模型的性能。

在Stata中，你可以使用`predict`命令计算这些指标。假设你已经对数据进行了回归分析，并保存了预测值（`yhat`）和实际值（`y`），这里是一些基本的代码示例：

1. 计算MSE:

local mse = r(mean_square)
display "MSE: " mse'

这里`r(mean_square)`返回的是MSE的估计值，然后显示出来。

2. 计算RMSE:

local rmse = sqrt(r(mean_square))
display "RMSE: " rmse'

`sqrt()`函数用于计算平方根。

3. 计算MAE:

local mae = mean |y - yhat|
display "MAE: " mae'

`mean |...|`计算的是数值绝对值的平均数。

如果你想将这些值保存到变量里以便进一步分析，可以使用`egen`命令：

egen mse = mean((y - yhat)^2)
egen rmse = sqrt(mse)
egen mae = mean(|y - yhat|)

然后你可以查看这些新生成的变量。