R: Расчет MSE

Question

У меня есть функция, я добавил к ней шум, а затем сгладил ее, чтобы получить линию регрессии. Как я могу найти MSE между исходной функцией и линией регрессии в 30 равно расположенных точках?

Или, как я могу дать значение R a x и получить значение y на линии регрессии?

Это уменьшенная версия моей проблемы:

> test<- function(m) {3*m^2+7*m+2}  
> r=rnorm(10)  
> m=1:10/10  
> plot(test(m)+r)  
> lines(smooth.spline(1:10,test(m)+r),col="red")  

Таким образом, у меня есть истинные значения функции в 10 одинаково расположенных точках, т.е. test(m). Мне просто нужен способ извлечь значения smooth.spline в этих 10 точках, тогда я смогу рассчитать MSE.

Answer 1

Как насчет:

y <- test(m)+r
y.pred <- predict(smooth.spline(1:10,y))$y
mean((y-y.pred)^2)        ## variance (could mult by n/(n-r) for an unbiased estimate)
mean((test(m)-y.pred)^2)  ## MSE