{"id":1718,"date":"2023-07-25T06:39:15","date_gmt":"2023-07-25T06:39:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/"},"modified":"2023-07-25T06:39:15","modified_gmt":"2023-07-25T06:39:15","slug":"hoe-rmse-te-interpreteren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/","title":{"rendered":"Hoe de root mean square error (rmse) te interpreteren"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regressieanalyse<\/a> is een techniek die we kunnen gebruiken om de relatie tussen een of meer voorspellende variabelen en een<a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/variabelen-verklarende-reacties\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">responsvariabele<\/a> te begrijpen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een manier om te evalueren hoe goed een regressiemodel bij een dataset past, is door de <strong>gemiddelde kwadratische fout<\/strong> te berekenen, een metriek die ons de gemiddelde afstand vertelt tussen de voorspelde waarden van het model en de werkelijke waarden van de dataset.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hoe lager de RMSE, hoe beter een bepaald model in een dataset kan \u2018passen\u2019.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De formule voor het vinden van de gemiddelde kwadratische fout, vaak afgekort als <strong>RMSE<\/strong> , is:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE =<\/strong> \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>ik<\/sub> \u2013 O <sub>ik<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Goud:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3 is een mooi symbool dat \u2018som\u2019 betekent<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Pi<\/sub> is de voorspelde waarde voor de <sup>i-<\/sup> de waarneming in de dataset<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> is de waargenomen waarde voor de <sup>i-<\/sup> de waarneming in de dataset<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">n is de steekproefomvang<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In het volgende voorbeeld ziet u hoe u de RMSE voor een bepaald regressiemodel interpreteert.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Voorbeeld: Hoe RMSE te interpreteren voor een regressiemodel<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we een regressiemodel willen bouwen dat &#8218;gestudeerde uren&#8216; gebruikt om het &#8218;examencijfer&#8216; van studenten voor een bepaald toelatingsexamen voor een universiteit te voorspellen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Van 15 studenten verzamelen wij de volgende gegevens:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16895 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png\" alt=\"\" width=\"190\" height=\"394\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vervolgens gebruiken we statistische software (zoals Excel, SPSS, R, Python), enz. om het volgende passende regressiemodel te vinden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Examenscore = 75,95 + 3,08* (uren gestudeerd)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen deze vergelijking vervolgens gebruiken om de examenscore van elke student te voorspellen, op basis van het aantal uren dat hij of zij heeft gestudeerd:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16896 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret2.png\" alt=\"\" width=\"292\" height=\"397\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vervolgens kunnen we het kwadratische verschil berekenen tussen elke voorspelde examenscore en de werkelijke examenscore. We kunnen dan de wortel nemen van het gemiddelde van deze verschillen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16897 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret3.png\" alt=\"\" width=\"420\" height=\"412\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De RMSE van dit regressiemodel blijkt <strong>5,681<\/strong> te zijn.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bedenk dat de <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/residu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">residuen<\/a> van een regressiemodel de verschillen zijn tussen de waargenomen gegevenswaarden en de voorspelde waarden van het model.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Residueel<\/strong> = (P <sub>ik<\/sub> \u2013 O <sub>ik<\/sub> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Goud<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Pi<\/sub> is de voorspelde waarde voor de <sup>i-<\/sup> de waarneming in de dataset<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> is de waargenomen waarde voor de <sup>i-<\/sup> de waarneming in de dataset<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">En onthoud dat de RMSE van een regressiemodel als volgt wordt berekend:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE =<\/strong> \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>ik<\/sub> \u2013 O <sub>ik<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit betekent dat <strong>de RMSE de vierkantswortel vertegenwoordigt van de variantie van de residuen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit is een nuttige waarde om te weten, omdat het ons een idee geeft van de gemiddelde afstand tussen waargenomen datawaarden en voorspelde datawaarden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit staat in contrast met de <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/goede-r-kwadraatwaarde\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R-kwadraat<\/a> van het model, die ons vertelt hoeveel van de variantie in de responsvariabele kan worden verklaard door de voorspellende variabele(n) van het model.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vergelijking van RMSE-waarden van verschillende modellen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De RMSE is vooral nuttig voor het vergelijken van de fit van verschillende regressiemodellen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we bijvoorbeeld een regressiemodel willen bouwen om de examenscores van studenten te voorspellen en dat we uit verschillende potenti\u00eble modellen het best mogelijke model willen vinden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we drie verschillende regressiemodellen passen en de bijbehorende RMSE-waarden vinden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE van model 1: <strong>14,5<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE van model 2: <strong>16,7<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE van model 3: <strong>9,8<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Model 3 heeft de laagste RMSE, wat ons vertelt dat het de dataset het beste onder de drie potenti\u00eble modellen kan passen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/rmse-rekenmachine\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">RMSE-calculator<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/root-mean-square-excel-fout\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe RMSE in Excel te berekenen<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-in-r-te-berekenen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe RMSE in R te berekenen<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/rmse-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe RMSE in Python te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Regressieanalyse is een techniek die we kunnen gebruiken om de relatie tussen een of meer voorspellende variabelen en eenresponsvariabele te begrijpen. Een manier om te evalueren hoe goed een regressiemodel bij een dataset past, is door de gemiddelde kwadratische fout te berekenen, een metriek die ons de gemiddelde afstand vertelt tussen de voorspelde waarden van [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1718","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Hoe de root mean square error (RMSE) te interpreteren<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In deze tutorial wordt aan de hand van een voorbeeld uitgelegd hoe u de root mean square error (RMSE) van een regressiemodel interpreteert.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Hoe de root mean square error (RMSE) te interpreteren\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In deze tutorial wordt aan de hand van een voorbeeld uitgelegd hoe u de root mean square error (RMSE) van een regressiemodel interpreteert.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T06:39:15+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/\",\"name\":\"Hoe de root mean square error (RMSE) te interpreteren\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-25T06:39:15+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-25T06:39:15+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"In deze tutorial wordt aan de hand van een voorbeeld uitgelegd hoe u de root mean square error (RMSE) van een regressiemodel interpreteert.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Hoe de root mean square error (rmse) te interpreteren\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Hoe de root mean square error (RMSE) te interpreteren","description":"In deze tutorial wordt aan de hand van een voorbeeld uitgelegd hoe u de root mean square error (RMSE) van een regressiemodel interpreteert.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Hoe de root mean square error (RMSE) te interpreteren","og_description":"In deze tutorial wordt aan de hand van een voorbeeld uitgelegd hoe u de root mean square error (RMSE) van een regressiemodel interpreteert.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-25T06:39:15+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png"}],"author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"3\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/","name":"Hoe de root mean square error (RMSE) te interpreteren","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-25T06:39:15+00:00","dateModified":"2023-07-25T06:39:15+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"In deze tutorial wordt aan de hand van een voorbeeld uitgelegd hoe u de root mean square error (RMSE) van een regressiemodel interpreteert.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-rmse-te-interpreteren\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Hoe de root mean square error (rmse) te interpreteren"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1718","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1718"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1718\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1718"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1718"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1718"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}