平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)大小

平均绝对误差（MAE）是预测值与真实值之差的绝对值的平均值，它表示预测值与真实值之间的平均偏差。MAE越小，表示模型的预测能力越好。

均方误差（MSE）是预测值与真实值之差的平方的平均值，它比MAE更加敏感，对误差较大的样本惩罚更重，但是也容易受到极端值的影响。MSE越小，表示模型的预测能力越好。

均方根误差（RMSE）是MSE的平方根，它的单位和评估指标的原始单位一致，因此更容易直观地解释。RMSE越小，表示模型的预测能力越好。

因此，MAE、MSE和RMSE都是用来评估模型预测能力的指标，而它们的大小取决于预测值与真实值之间的误差大小。一般来说，这三个指标可以同时使用，以综合评估模型的预测性能。

相关问题

均方根误差RMSE和均方误差MSE和平均绝对误差MAE的关系是什么

均方根误差RMSE和均方误差MSE是相关的，它们都是衡量预测值和实际值之间差异的一种指标，只是RMSE在MSE的基础上取了平方根。而MAE（Mean Absolute Error）则是衡量预测值和实际值之间差异的另外一种指标，它不像MSE和RMSE那样有平方的操作，而是取绝对值。

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。