Matériel et méthodes
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La RMSD est toujours positive et une valeur de 0 (presque jamais atteinte en pratique)
indiquerait un ajustement parfait aux données. En général, une valeur de RMSD plus petite
indique une meilleure précision qu'une valeur de RMSD plus élevée.
En effet, le RMSD consiste souvent à comparer des valeurs théoriques avec des valeurs
observées pour voir à quel point le modèle théorique représente bien la réalité.
La REQM d'un estimateur X par rapport à un paramètre estimé Y est définie comme la
racine carrée de l'erreur quadratique moyenne :
REQM=√í µí±¬í µí±¸í µí±´(í µí±¿) =√í µí±¬((í µí±¿ − í µí²) í µí¿ ).
II.3.1.3 L’écart type
En mathématiques, l'écart type est une quantité réelle positive, éventuellement infinie, utilisée
dans le domaine des probabilités pour caractériser la répartition d'une variable aléatoire autour
de sa moyenne.
Plus l’écart type est faible, plus la population est homogène.
La formule de l’écart type :
í µí½ = √
∑(í µí² í µí² −í µí² í µí²í µí²í µí²í µí²í µí²í µí²í µí² )²
í µí±µ
Avec í µí±¥ í µí± : la variable et N : le nombre totale des points.
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La RMSD est toujours positive et une valeur de 0 (presque jamais atteinte en pratique)
indiquerait un ajustement parfait aux données. En général, une valeur de RMSD plus petite
indique une meilleure précision qu'une valeur de RMSD plus élevée.
En effet, le RMSD consiste souvent à comparer des valeurs théoriques avec des valeurs
observées pour voir à quel point le modèle théorique représente bien la réalité.
La REQM d'un estimateur X par rapport à un paramètre estimé Y est définie comme la
racine carrée de l'erreur quadratique moyenne :
REQM=√í µí±¬í µí±¸í µí±´(í µí±¿) =√í µí±¬((í µí±¿ − í µí²) í µí¿ ).
II.3.1.3 L’écart type
En mathématiques, l'écart type est une quantité réelle positive, éventuellement infinie, utilisée
dans le domaine des probabilités pour caractériser la répartition d'une variable aléatoire autour
de sa moyenne.
Plus l’écart type est faible, plus la population est homogène.
La formule de l’écart type :
í µí½ = √
∑(í µí² í µí² −í µí² í µí²í µí²í µí²í µí²í µí²í µí²í µí² )²
í µí±µ
Avec í µí±¥ í µí± : la variable et N : le nombre totale des points.