Existe-t-il un nom accepté pour cette mesure d'erreur?

Je suis tombé sur une mesure d'erreur utilisée pour quantifier l'erreur de reconstruction d'un modèle:

ε = \frac{\sum_{i} {(y_{i} - m_{i})}^{2}}{\sum_{i} {(y_{i} - \bar{y})}^{2}}

$\varepsilon = \frac{\sum_i{\left(y_i-m_i\right)^2}}{\sum_i{\left(y_i-\bar{y}\right)^2}}$ où

y_{i}

$y_i$ est le

i

$i$ e point de données,

m_{i}

$m_i$ est l'estimation du modèle de la

i

$i$ e point de données, et

\bar{y}

$\bar{y}$ est la moyenne de tous les points de données. Le numérateur est l'erreur quadratique totale du modèle et le dénominateur est l'écart quadratique par rapport à la moyenne des données.

Cette métrique a-t-elle un nom standard? Sinon, comment l'appelleriez-vous?

terminology error model-evaluation

— Ali
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Les mesures d'erreur me paraissent sur le sujet.

— Silverfish

ce n'est pas si obscur, nous l'utilisons pour comparer les modèles dans l'échantillon lorsque les spécifications sont très différentes et que les métriques habituelles telles que l'AIC ne sont pas applicables. Par exemple, comparer AIC / BIC des modèles de différence et de niveau n'a pas de sens

— Aksakal

Ceci est lié à un coefficient de détermination ( $R^2$ ), en fait, c'est $1-R^2$ , également appelée fraction de variance inexpliquée

— Aksakal
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