Når vi sammenligner to datasett, bruker vi root mean square error i en rekke applikasjoner. Dessuten er root mean square error en av de mest brukte statistikkene i GIS . Denne artikkelen vil veilede deg til å beregne root mean square error i Excel med noen enkle og raske metoder. La oss se metodene nedenfor.

Last ned øvelsesarbeidsbok

Last ned øvelsesarbeidsboken herfra.

Introduksjon til Root Mean Square Error (RMSE)

Root Mean Square Error ( RMSE ) beregner mengden feil mellom 2 datasett. Det betyr at den sammenligner en forutsagt verdi med en observert eller kjent verdi. Derfor er lavere RMSE , jo nærmere er de forventede og observerte verdiene.

3 raske metoder for å beregne Root Mean Square Error i Excel

I denne artikkelen vil vi diskutere 3 raske metoder for å beregne root mean square error i Excel. Videre har vi brukt noen gode eksempler med forklaringer for en bedre forståelse av metodene. Her har vi brukt et datasett ( B4:C8 ) som skjermbildet nedenfor som inneholder noen Forventede og Reelle verdier. Nå må vi beregne root mean square error av dem. Så, uten ytterligere forsinkelser, la oss komme i gang.

1. Bruk SUMSQ-funksjonenå beregne rotgjennomsnittskvadratfeil i Excel

1.1 Første scenarie

I den første metoden vil vi bruke SUMSQ-funksjonen i Excel for å beregne rotgjennomsnittet kvadratfeil . Her har vi brukt en kombinert formel som inneholder COUNTA-funksjonen og SQRT-funksjonen også. Funksjonen SUMSQ i Excel finner summen av kvadrene til et sett med tall. La oss se trinnene nedenfor for å bruke denne funksjonen for å beregne root mean square error i Excel.

Trinn:

• Først, velg celle C10 .
• For det andre, for å få root mean square error , skriv inn formelen:

Her indikerer området B5:B8 Forventede verdier og C5:C8 indikerer Reelle verdier .

🔎 Hvordan fungerer formelen?

• SUMSQ(B5:B8-C5:C8)

Dette vil først kvadrere forskjellene mellom Forventet og Reelle verdier og beregne deres sum .

• ANTALLA(B5:B8)

Den teller antall ikke-tomme celler i området B5:B8 .

• SQRT(SUMSQ(B5:B8-C5:C8)/COUNTA(B5:B8))

Dette vil beregne kvadratroten av hele beregningen.

• Trykk til slutt Ctrl + Shift + Enter -tastene og du vil få resultatet som skjermbildetnedenfor.

1.2 Second Scenario

Datasettet ( B4:C8 ) nedenfor inneholder noen Forventede verdier ( B5:B8 ) og Reelle verdier ( C5:C8 ). Her vil vi lære å finne root mean square error fra forskjellene mellom Forventede og Reelle verdier ved å bruke SUMSQ funksjon. Trinnene er nedenfor.

Trinn:

• I begynnelsen må vi finne forskjellene mellom Forventet og Reelle verdier . For dette, velg cellen D5 og skriv inn formelen:

• Etter å ha trykket Enter , vil vi få verdien av forskjellen i cellen D5 .
• Deretter, for å få alle forskjeller , dra fyllhåndtaket .

• På denne måten har vi fått alle forskjeller .
• Nå, velg cellen C10 og for å finne root mean square error , skriv inn formelen i cellen:

I denne formelen refererer området D5:D8 til forskjellene mellom Forventede og reelle verdier . SUMSQ -funksjonen vil kvadrere forskjellene mellom Forventede og Reelle verdier . COUNTA -funksjonen vil telle de ikke-tomme cellene i det valgte området, og til slutt vil SQRT -funksjonen beregne kvadratroten av heleberegning.

• Til slutt klikker du Ctrl + Shift + Enter -knappen for å få verdien til root mean square error (RMSE) . Vi kan se det endelige resultatet i skjermbildet nedenfor.

Les mer: [Fixed!] Pil opp og ned fungerer ikke i Excel (8 Solution s)

Lignende avlesninger

• Hvordan fjerne sist endret av i Excel (3 måter)
• Hvis en verdi ligger mellom to tall, så returner forventet utdata i Excel
• Hvordan lage sommerfugldiagram i Excel (2 enkle metoder)
• Hvordan flytte opp og ned i Excel (5 enkle metoder)

2. Finn Root Mean Square Error ved å bruke Excel AVERAGE-funksjonen

Du kan også bruke AVERAGE-funksjonen i Excel for å bestemme root mean square error . For å finne forskjellen mellom Forventede verdier og Reelle verdier som vist på bildet nedenfor, følg først instruksjonene på den måten som er angitt i SUMSQ funksjonsmetode ovenfor. Nå må vi beregne kvadraten av forskjellene og deretter Mean Square Error (MSE) og til slutt Root Mean Square Error (RMSE) ) . Trinnene for å gjøre dette er nedenfor.

Trinn:

• For det første, beregne kvadraten av forskjellen , skriv inn formelen i cellen E5 :

• Etterved å trykke Enter får vi resultatet.

• Til slutt drar du fyllhåndtaket for å finne kvadraten for alle forskjellsverdiene .

• Som et resultat har vi alle resultater.
• På dette tidspunktet, for å finne middelkvadratfeilen ( MSE ) ved å bruke gjennomsnittsfunksjonen , skriv inn formelen i celle C10 :

Her er området E5:E8 indikerer kvadraten til differanseverdiene .

• Trykk deretter Enter -tasten for å få resultatet.

• Derfor, for å beregne root mean square error , skriv inn formelen i celle C11 :

Her angir C10 gjennomsnittlig kvadratfeil ( MSE ) verdi.

• Trykk til slutt Enter -knappen for å finne resultatet.

Les Mer: [Fikset!] CTRL C Fungerer ikke i Excel

3. Root Mean Square Feilberegning med Excel RMSE Formel

Å bruke Excel RMSE -formelen er en annen måte å bestemme root mean square error ( RMSE ) til et datasett. Denne kombinerte formelen inneholder henholdsvis SQRT -funksjonen, SUM-funksjonen og TELL-funksjonen . For denne metoden beregner du først kvadraten av differanseverdiene ved å følge metoden 2 . Trinnene for å beregne rotengjennomsnittlig kvadratfeil ved å bruke RMSE formelen er nedenfor.

• For å beregne RMSE skriver du inn formelen i celle C10 :

I formelen er området E5:E8 indikerer kvadratene til forskjellene .

🔎 Hvordan fungerer formelen?

• SUM(E5:E8)

Den oppsummerer verdiene i området E5:E8 .

• COUNT(E5:E8)

Dette teller antall celler i området E5:E8 .

• SQRT(SUM(E5:E8)/COUNT(E5:E8))

Den beregner kvadratroten av hele beregningen.

• Til slutt klikker du Ctrl + Shift + Enter for å få resultatet.

Les mer: Hvordan fikse formel i Excel (9 enkle metoder)

Konklusjon

Jeg håper metodene ovenfor vil være nyttige for deg å beregne root mean square error i Excel. Last ned arbeidsboken og prøv den. Gi oss tilbakemeldingen din i kommentarfeltet. Følg nettstedet vårt ExcelWIKI for å få flere artikler som dette.