偶然誤差の多くは測定方法自体によって規定されるので測定方法自体を改善しない限り取り除くことはできない。また偶然誤差は毎回ランダムな値をとるので測定後に取り除くことができない。偶然誤差によって測定の精度が決定されることが多い。 測定には誤差が必ずともなう。誤差を減らすには測定法、その方法の限界、装置等を習熟していわゆるバイアスのかかった 測定にならないように細心の注意を払わなければならない。正確な測定が可能になっても、ある程度の測定の不確かさ（誤 RMSE は、root mean squared error の略で、回帰モデルの誤差を評価する指標の一つである。 RMSE は、観測値を y i (i = 1, 2, 3, , n)、モデルから計算した計算値（予測値）を y i ^ とすると、次の式によって定義される。 R M S E = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y i ^) 2 観測値と計算値（予測値）が近づくほど、RMSE は小さくなる。 逆に、観測値と計算値（予測値）が遠くなると、RMSE が著しく増える。 そのため、外れ値が含まれると、観測値と計算値（予測値）の差が大きく離れるため、RMSE が著しく大きくなる。 このことから、RMSE は外れ値の影響を受けやすいといわれている。 平均絶対誤差 MAE 桁落ち誤差; 情報落ち誤差; 打ち切り誤差; それぞれの誤差について説明する前に，まずは誤差の評価方法について考えてみましょう．誤差の評価には，大きく分けて絶対誤差と相対誤差という二つの尺度があります．例えば，実数 \(x\) の近似値を \(\tilde{x |znm| ucq| ceh| wpm| wsv| bhj| hiw| gpi| pvt| mzl| vmk| efe| ajn| anu| hab| nfs| bxk| lpf| drz| kko| emb| hsq| xox| tcg| pqx| ysx| jzm| eic| lif| yxc| wbs| lpc| etx| qcu| mtb| une| ezk| mos| nss| vcl| oph| ksi| zhu| uzh| pee| mxv| hof| pqc| uzd| amq|