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jennie · 2018年12月22日
SEE 和 RMSE 有何本质的区别？我觉得这两个很像。我们为什么不可以用SEE来估量一个AR Model 的forecasting power? 不可以的话，为什么一定要用RMSE？ 谢谢🙏
菲菲_品职助教 · 2018年12月28日
同学你好，
两者的区别在含义上其实是大同小异的，但是在计算上有所区别。SEE分母除以的是n-k-1，而RMSE分母直接是除以n。
只能说在回归分析中我们通常使用SEE来当做回归模型的误差分析指标，可从另一方面显示回归模型拟合的优劣状况。自变量个数的不同也会导致SEE的值不同。
而对于时间序列模型，我们更常使用RMSE来衡量预测能力。
本质其实都差不多，无非就是对于不同的模型哪个指标更加适合而已。
对于考试而言，只要记住老师说的，一个是计算，一个是性质结论即可。
