A statisztikában az átlagos négyzetes hiba ( MSE ) egy fontos mérőszám, amely méri a hiba mértékét egy statisztikai modellben. Gyakran használják egy olyan modell pontosságának felmérésére, amelyet a jövőbeli értékek előrejelzésére használnak.

Ebben az oktatóanyagban részletesebben elmagyarázzuk, hogy mi az MSE , majd megmutatjuk ^(MSE), hogyan kell kiszámítani ^(Excel)az MSE-t^(MSE) Excelben .

Mi az az átlagos négyzetes hiba?

Az átlagos négyzetes hiba ( MSE ) egy olyan számítás, amely az adatkészlet becsült és tényleges értékei közötti átlagos négyzetes különbséget méri. Más szóval, megbecsüli a hiba mértékét egy statisztikai modellben. A statisztikai geekek számára kiszámítja, hogy egy regressziós egyenes mennyire illeszkedik az adatpontokhoz.

Tegyük fel például, hogy van egy modellje, amely megjósolja az eladások értékét, amelyeket szoftvercégként egy éven keresztül kap. Az év végén beilleszti a tényleges értékesítési értékeket, amelyeket generált. Ezután kiszámíthatja az MSE-t^(MSE) , hogy megtudja, mennyire jósolta meg a modell az eredményt.

Az MSE^(MSE) kiszámítása a célváltozó előrejelzett és tényleges értékei közötti különbségek négyzetes átlagából történik.

Az MSE képlet így néz ki:

Ahol:

1. Σ az értékek összegét jelenti;
2. n a minta mérete vagy a megfigyelések száma;
3. Yi a megfigyelt értékek, és;
4. Ŷi az előre jelzett értékek.

Az alacsonyabb hibaérték azt jelzi, hogy a modell kisebb standard hibával rendelkezik, és jobban megjósolja a célváltozót. Az MSE-t^(MSE) széles körben használják statisztikai regresszióban és adatelemzésben, és hasznos lehet a különböző modellek összehasonlításában vagy a paraméterek hangolásában az előrejelzések pontosságának javítása érdekében.

Ez zavarónak tűnik, de nem túl nehéz követni, ha a következő szakaszokban részletezzük.

Az átlagos négyzetes hiba^{(Mean Squared Error)} kiszámítása a Microsoft Excel^{(Microsoft Excel)} programban

Két fő módja van az MSE^(MSE) kiszámításának a Microsoft Excelben^{(Microsoft Excel)} : a SUMSQ függvény, az AVERAGE függvény^{(AVERAGE function)} és az MSE képlet. Az alábbi példa segítségével bemutatjuk, hogyan kell kiszámítani az MSE-t^(MSE) az alábbi függvények mindegyikével:

Ebben az egyszerűsített példában az egyes hónapok kitalált értékesítési értékeit fogjuk megnézni ( A oszlop^{(Column A)} ). A becsült értékeket a B oszlop^{(Column B)} , a tényleges értékeket pedig a C oszlopban^{(Column C)} tüntettük fel .

Az MSE kiszámítása a ^{(Calculate MSE)}SUMSQ függvény^{(SUMSQ Function)} segítségével

Az Excel SUMSQ függvénye egy tartományban lévő számok négyzeteinek összegének kiszámítására szolgál. A következőképpen használhatja az MSE^(MSE) kiszámításához :

1. Hozzon létre egy új oszlopot a D oszlopban^{(Column D)} „ Különbség^(Difference) ” néven. Ez a várt és a tényleges értékek közötti különbséget jelenti.

1. Használja a „C2-B2” képletet az egyes sorok adatpontjainak különbségének kiszámításához.

1. Válasszon ki egy új cellát, és írja be a következő szintaxist: "=SUMSQ(D2: D13/COUNT (D2: D13 )". Cserélje ki a képlet celláit ^(D13)az Excel-^(Excel) táblázat megfelelő celláira . A végső eredmény ebben a cellában az Ön MSE .

Számítsa ki az MSE-t az ^{(Calculate MSE)}AVERAGE függvény segítségével

Az MS Excel AVERAGE függvénye egy számtartomány átlagának kiszámítására szolgál. Ez a módszer ugyanazt az eredményt adja vissza, mint a SUMSQ függvény, de minden lépést manuálisan hajtanak végre.

1. Hajtsa végre a ^(Perform)SUMSQ metódusban leírt 1. és 2. lépést . Ez visszaadja az előrejelzett értékek és a tényleges adatok közötti különbségeket.

1. Nevezze el az E oszlopot „Különbségek négyzete”, majd használja a „=D2^2” képletet a D oszlopban^{(Column D)} lévő egyes értékek különbségének négyzetének kiszámításához .

1. Válasszon ki egy új cellát, és számítsa ki az E oszlop^{(Column E.)} átlagértékét. Ez a korábban kiszámított négyzetes értékek átlagát adja vissza. Ehhez írja be az „=AVERAGE(E2:E12)” parancsot, és nyomja meg az Enter billentyűt^(Enter) . Ügyeljen arra, hogy a cellákat ^(Make)a munkalapon^(worksheet) használt cellákkal cserélje ki . Az eredményül kapott adatérték az Ön MSE .

Statisztikai elemzés Microsoft Excelben^{(Microsoft Excel)}

A Microsoft Excel^{(Microsoft Excel)} régóta az egyik leghatékonyabb adatelemzési eszköz. Remélhetőleg ezzel az oktatóanyaggal ^(Hopefully)az Excel^(Excel) segítségével könnyedén kiszámíthatja az MSE-t^(MSE) . És mivel nagyon hasonlóak, ugyanazokat a számításokat kell tudnia elvégezni a Google Táblázatokban^{(Google Sheets)} .

How to Calculate Mean Squared Error (MSE) in Microsoft Excel

In ѕtatistics, the mean squared error (MSE) is an important metriс that measures the аmount of error in a statistical model. It’s often used to assess the accuracy of a model that’s used tо predict future values.

In this tutorial, we’ll explain what MSE is in more detail and then show you how to calculate MSE in Excel.

What Is Mean Squared Error?

The mean squared error (MSE) is a calculation that measures the average squared difference between estimated and actual values in a dataset. In other words, it estimates the amount of error in a statistical model. For the statistics geeks out there, it calculates how closely a regression line fits a set of data points.

For example, say you have a model that predicts the value of sales you’ll receive as a software company over a year. At the end of the year, you plug in the actual sales values that you generated. You can then calculate the MSE to see how well your model predicted the outcome.

MSE is calculated by taking the average of the squared differences between the predicted and actual values of the target variable.

The MSE formula looks like this:

Where:

1. Σ means the sum of values;
2. n is the sample size or number of observations;
3. Yi are the observed values, and;
4. Ŷi are the predicted values.

A lower error value indicates that the model has a smaller standard error and is better at predicting the target variable. MSE is widely used in statistical regression and data analysis and can be helpful in comparing different models or tuning parameters to improve the accuracy of predictions.

This looks confusing, but it isn’t too hard to follow when we break it down in the following sections.

How to Calculate Mean Squared Error in Microsoft Excel

There are two main ways you can calculate MSE in Microsoft Excel: the SUMSQ function, the AVERAGE function, and the MSE formula. We’ll use the example below to show you how to calculate MSE using each of these functions:

In this simplified example, we’ll look at fictional sales values for each month (Column A). The estimated values are represented in Column B and the actual values in Column C.

Calculate MSE Using the SUMSQ Function

The SUMSQ function in Excel is used to calculate the sum of the squares of numbers in a range. Here’s how to use it to calculate MSE:

1. Create a new column in Column D called “Difference”. This will represent the difference between the expected and actual values.

1. Use the formula “C2-B2” to calculate the difference for the data points in each row.

1. Select a new cell and type the following syntax: “=SUMSQ(D2:D13/COUNT(D2:D13)”. Replace the cells in the formula with the correct cells from your Excel spreadsheet. The final result in this cell is your MSE.

Calculate MSE Using the AVERAGE Function

The AVERAGE function in MS Excel is used to calculate the average of a range of numbers. This method returns the same result as the SUMSQ function, but each step is performed manually.

1. Perform Steps 1 and 2 described in the SUMSQ method. This will return the differences between the forecasted values and actual data.

1. Name Column E “Square of Differences”, then use the formula “=D2^2” to calculate the square of the difference of each value in Column D.

1. Select a new cell and calculate the average value of Column E. This will return the mean of the squared values that you previously calculated. To do so, type “=AVERAGE(E2:E12)” and press Enter. Make sure to replace the cells with the cells you used in your worksheet. The resulting data value is your MSE.

Statistical Analysis in Microsoft Excel

Microsoft Excel has long been one of the most powerful tools for data analysis. Hopefully, with this tutorial, you can now use Excel to calculate MSE easily. And, since they’re so similar, you should be able to perform the same calculations in Google Sheets.

Related posts

• Egy adott billentyűzetbillentyű letiltása a Windows 1011 rendszerben/

• Hogyan lehet javítani, hogy a Ctrl billentyű nem működik Windows számítógépen

• A törött Windows-billentyűzet kijavítása

• A billentyűzet billentyűje elakadt; A számítógép folyamatosan ugyanazt a betűt írja be

• Billentyűparancsok a Windows 11/10 számítógép leállításához vagy zárolásához

• Hogyan lehet letiltani az F1 Súgó billentyűt a Windows 10 rendszerben

• Billentyűzet-hardvertípusok és -technológiák Windows PC-hez

• Javítsa ki a billentyűzet visszafelé történő gépelési problémáját a Windows 11/10 rendszerben

• A Win Key leképezése régebbi klasszikus billentyűzeten Windows 10 rendszeren

• A WiFi jelszó nem működik nem QWERTY billentyűzeten a Windows 10 rendszerben

• 0211-es hiba: A billentyűzet nem található a Windows 10 rendszerű számítógépen

• A Ctrl+Alt+Del nem működik a Windows 10 rendszerben

• Discord gyorsbillentyűk és billentyűparancsok Windows 10 és macOS rendszerhez

• A billentyűzet sípoló hangot ad gépelés közben a Windows 11/10 rendszerben

• A billentyűzet alapértelmezett beállításainak visszaállítása a Windows 11/10 rendszerben

• A legjobb ingyenes Keyboard and Mouse Locker szoftver Windows 11/10 rendszerhez

• A legjobb ingyenes Keyboard Tester szoftver Windows 11/10 rendszerhez

• Könnyű hozzáférésű billentyűzetbeállítások Windows 10 rendszeren

• Google Dokumentumok billentyűparancsai Windows 11/10 PC-hez

• Ingyenes Billentyűparancs szoftver Windows PC-hez