Definição

Uma maneira simples de pensar em EQM é como um critério para selecionar um estimador adequado: em modelos estatísticos, os modeladores devem escolher entre vários estimadores do potencial. Em termos práticos, o EQM é igual à soma da variância e a tendenciosidade do quadrado do estimador. Um estimador é usado para deduzir o valor de um parâmetro desconhecido em um modelo estatístico. Tendência é a diferença entre o valor esperado do estimador e o verdadeiro valor do parâmetro estimado.

Utilização

Em modelagem estatística, EQM é usado para determinar em que medida o modelo não se ajustou aos dados ou se remover certos termos poderia simplificar o modelo de forma benéfica. O EQM fornece um meio de escolher o melhor estimador: um EQM mínimo frequentemente, mas nem sempre, indica a variação mínima e, portanto, um bom estimador. Tirar a raiz quadrada de EQM produz o Desvio Quadrático Médio, uma boa medida de precisão também conhecida como Média Quadrática.

Interpretação

Ter um Erro Quadrático Médio de zero (0) é o ideal, mas na maioria das situações nunca é possível. O EQM de zero significa que o estimador prevê observações com precisão perfeita.

Crítica

EQM coloca mais peso em grandes erros do que em pequenos (resultado do termo de cada quadratura), enfatizando, assim, dados discrepantes de maneira inconsistente com a mediana de dados de amostra.