Estimer l'erreur entre deux méthodes

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J'ai mesurés un échantillon avec une méthode de référence (méthode 1) et une nouvelle méthode 2 que je souhaite valider. Comment les comparer ?

x <- c(1,3,5,6,4,3) ; y <- c(1.1,3.5,4,5,5,3.8)

plot(x,y)

reg <- lm(y~x+0)

abline(reg)

summary(reg)

Cette approche en réalité est peu pertinente, on va plutôt montrer la différence entre une méthode en fonction de la norme.

Supposons que x est la norme, l'on va plutôt faire :

plot(x,(y-x))

• Intervalle de confiance de l'erreur avec {KefiR}

library(KefiR)

diff <- y-x

int.ech(diff) # Très sensible à la tailled de l'échantillon

• RMSE (erreur quadratique moyenne )

diff <- (y-x)^2

sd(diff) / sqrt(length(diff))

• Calculer le MRE (erreur relative moyenne)

Ici, je ne propose pas exactement le MRE, puisque la différence relative est mise au carré et qu'une racine carré est faite à la fin.

sqrt(mean(((y-x)/x)^2))