In de statistiek is de gemiddelde kwadratische fout ( MSE ) een belangrijke maatstaf die de hoeveelheid fouten in een statistisch model meet. Het wordt vaak gebruikt om de nauwkeurigheid te beoordelen van een model dat wordt gebruikt om toekomstige waarden te voorspellen.

In deze tutorial leggen we gedetailleerder uit wat MSE is en laten we u vervolgens zien hoe u ^(MSE)MSE in Excel kunt berekenen .

Wat is een gemiddelde kwadratische fout?

De gemiddelde kwadratische fout ( MSE ) is een berekening die het gemiddelde kwadratische verschil meet tussen geschatte en werkelijke waarden in een dataset. Met andere woorden, het schat de hoeveelheid fouten in een statistisch model. Voor de statistische nerds onder ons: het berekent hoe nauw een regressielijn bij een reeks gegevenspunten past.

Stel dat u bijvoorbeeld een model heeft dat de waarde voorspelt van de verkopen die u als softwarebedrijf over een jaar zult ontvangen. Aan het einde van het jaar vult u de daadwerkelijke verkoopwaarden in die u heeft gegenereerd. Vervolgens kunt u de MSE^(MSE) berekenen om te zien hoe goed uw model de uitkomst heeft voorspeld.

MSE wordt berekend door het gemiddelde te nemen van de gekwadrateerde verschillen tussen de voorspelde en werkelijke waarden van de doelvariabele.

De MSE-formule ziet er als volgt uit:

Waar:

1. Σ betekent de som van waarden;
2. n is de steekproefomvang of het aantal waarnemingen;
3. Yi zijn de waargenomen waarden, en;
4. Ŷi zijn de voorspelde waarden.

Een lagere foutwaarde geeft aan dat het model een kleinere standaardfout heeft en de doelvariabele beter kan voorspellen. MSE wordt veel gebruikt bij statistische regressie en data-analyse en kan nuttig zijn bij het vergelijken van verschillende modellen of het afstemmen van parameters om de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren.

Dit ziet er verwarrend uit, maar het is niet zo moeilijk om te volgen als we het in de volgende secties opsplitsen.

Hoe de gemiddelde kwadratische fout^{(Mean Squared Error)} in Microsoft Excel te berekenen

Er zijn twee manieren waarop u MSE kunt berekenen in Microsoft Excel : de SUMSQ- functie, de AVERAGE-functie^{(AVERAGE function)} en de MSE- formule. We gebruiken het onderstaande voorbeeld om u te laten zien hoe u MSE kunt berekenen met behulp van elk van deze functies:

In dit vereenvoudigde voorbeeld kijken we naar fictieve verkoopwaarden voor elke maand ( kolom A^{(Column A)} ). De geschatte waarden zijn weergegeven in kolom B^{(Column B)} en de werkelijke waarden in kolom^{(Column C)} C.

Bereken MSE^{(Calculate MSE)} met behulp van de SUMSQ-functie^{(SUMSQ Function)}

De SUMSQ- functie in Excel wordt gebruikt om de som van de kwadraten van getallen in een bereik te berekenen. U kunt het als volgt gebruiken om MSE te berekenen :

1. Maak een nieuwe kolom in kolom D^{(Column D)} met de naam ' Verschil^(Difference) '. Dit vertegenwoordigt het verschil tussen de verwachte en werkelijke waarden.

1. Gebruik de formule "C2-B2" om het verschil voor de gegevenspunten in elke rij te berekenen.

1. Selecteer een nieuwe cel en typ de volgende syntaxis: "=SUMSQ(D2: D13/COUNT (D2: D13 )". Vervang de cellen in de formule door de juiste cellen uit uw Excel- spreadsheet. Het eindresultaat in deze cel is uw MSE .

Bereken MSE^{(Calculate MSE)} met behulp van de GEMIDDELDE^(AVERAGE) functie

De GEMIDDELDE^(AVERAGE) functie in MS Excel wordt gebruikt om het gemiddelde van een reeks getallen te berekenen. Deze methode retourneert hetzelfde resultaat als de functie SUMSQ , maar elke stap wordt handmatig uitgevoerd.

1. Voer^(Perform) stap 1 en 2 uit die worden beschreven in de SUMSQ- methode. Hierdoor worden de verschillen tussen de voorspelde waarden en de werkelijke gegevens geretourneerd.

1. Noem kolom E 'Kwaaddeel van verschillen' en gebruik vervolgens de formule '=D2^2' om het kwadraat van het verschil van elke waarde in kolom D^{(Column D)} te berekenen .

1. Selecteer een nieuwe cel en bereken de gemiddelde waarde van kolom E.^{(Column E.)} Hiermee wordt het gemiddelde geretourneerd van de kwadratische waarden die u eerder hebt berekend. Om dit te doen typt u “=AVERAGE(E2:E12)” en drukt u op Enter . Zorg^(Make) ervoor dat u de cellen vervangt door de cellen die u in uw werkblad^(worksheet) hebt gebruikt . De resulterende gegevenswaarde is uw MSE .

Statistische analyse in Microsoft Excel

Microsoft Excel is lange tijd een van de krachtigste tools voor data-analyse geweest. Hopelijk^(Hopefully) kun je met deze tutorial nu Excel gebruiken om MSE eenvoudig te berekenen. En omdat ze zo op elkaar lijken, zou je dezelfde berekeningen in Google Spreadsheets^{(Google Sheets)} moeten kunnen uitvoeren .

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

In statiѕtics, the mean squared error (MSE) is an important metriс thаt measures the amount of error in a ѕtatistical model. It’s often υsed to assess the accuracy of a model that’s used to predict future valυes.

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

• Een VPN toevoegen en gebruiken in Windows 10 (alles wat u moet weten) -

• Proxyserverinstellingen configureren in Windows 10 -

• 3 manieren om de DNS-instellingen in Windows 10 te wijzigen

• Hoe de bandbreedtelimieten voor Windows 10-updates te wijzigen -

• Stel uw TP-Link Wi-Fi 6-router in als VPN-server -

• Wat is DHCP? Hoe werkt het?

• Windows Defender Firewall met geavanceerde beveiliging: wat is het? Hoe het te openen? Wat kun je ermee?

• WPS gebruiken in Windows 10 om verbinding te maken met Wi-Fi-netwerken

• Het Windows-netwerkprofiel wijzigen in Privé (of Openbaar)

• Hoe Remote Desktop op uw Windows-pc te blokkeren -

• Over InPrivate en Incognito. Wat is privé browsen? Welke browser is het beste?

• Hoe Check Disk (chkdsk) te gebruiken om fouten op de harde schijf in Windows 10 te testen en op te lossen -

• 3 manieren om verbinding te maken met verborgen wifi-netwerken in Windows 10

• Update Windows 10 vanaf een andere pc op het lokale netwerk of internet

• Hoe installeer ik Windows 10 vanaf dvd, ISO of USB -

• Hoe te upgraden naar Windows 10 (gratis) -

• Wat is mijn DNS? 5 manieren om erachter te komen, in Windows 10

• Proxy versus VPN: wanneer gebruik je een proxyserver en wanneer een VPN? -

• Een systeem helemaal opnieuw opzetten: de beste volgorde om alles te installeren

• Hoe VPN- of PPPOE-verbindingen te verwijderen in Windows 8 en Windows 8.1