{"id":573,"date":"2023-07-29T11:17:52","date_gmt":"2023-07-29T11:17:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/errore-radice-quadrata-media-in-excel\/"},"modified":"2023-07-29T11:17:52","modified_gmt":"2023-07-29T11:17:52","slug":"errore-radice-quadrata-media-in-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/errore-radice-quadrata-media-in-excel\/","title":{"rendered":"Come calcolare l&#39;errore quadratico medio (rmse) in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In statistica, l&#8217;analisi di regressione \u00e8 una tecnica che utilizziamo per comprendere la relazione tra una variabile predittrice, x, e una variabile di risposta, y.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quando eseguiamo l&#8217;analisi di regressione, otteniamo un modello che ci indica il valore previsto della variabile di risposta in base al valore della variabile predittore.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo per valutare quanto bene il nostro modello si adatta a un determinato set di dati \u00e8 calcolare l&#8217; <strong>errore quadratico medio<\/strong> , che \u00e8 una metrica che ci dice quanto distano in media i nostri valori previsti dai valori osservati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula per trovare l&#8217;errore quadratico medio, pi\u00f9 comunemente nota come <strong>RMSE<\/strong> , \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE<\/strong> = \u221a[ \u03a3(P <sub>i<\/sub> \u2013 O <sub>i<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n ]<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3 \u00e8 un simbolo di fantasia che significa &#8220;somma&#8221;<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Pi<\/sub> \u00e8 il valore previsto per l&#8217; <sup>iesima<\/sup> osservazione nel set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> \u00e8 il valore osservato per l&#8217; <sup>iesima<\/sup> osservazione nel set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">n \u00e8 la dimensione del campione<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<blockquote>\n<p> Note <span style=\"color: #000000;\"><b>tecniche<\/b><\/span> <strong style=\"color: #000000;\">:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore quadratico medio pu\u00f2 essere calcolato per qualsiasi tipo di modello che produca valori previsti, che possono poi essere confrontati con i valori osservati di un set di dati.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore quadratico medio \u00e8 talvolta chiamato anche deviazione quadratica media, che \u00e8 spesso abbreviato in RMSD.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, esaminiamo un esempio di come calcolare l&#8217;errore quadratico medio in Excel.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come calcolare l&#8217;errore quadratico medio in Excel<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Non esiste una funzione integrata per calcolare l&#8217;RMSE in Excel, ma possiamo calcolarlo abbastanza facilmente con un&#8217;unica formula. Mostreremo come calcolare l&#8217;RMSE per due diversi scenari.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>scenario 1<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In uno scenario, puoi avere una colonna contenente i valori previsti dal tuo modello e un&#8217;altra colonna contenente i valori osservati. L&#8217;immagine seguente mostra un esempio di questo scenario:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5171 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse1.png\" alt=\"Esempio di calcolo dell'RMSE in Excel per valori osservati e previsti\" width=\"528\" height=\"576\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In tal caso, puoi calcolare l&#8217;RMSE digitando la seguente formula in qualsiasi cella e quindi facendo clic su CTRL+MAIUSC+INVIO:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>=SQRT(SOMMAQ(A2:A21-B2:B21) \/ CONTEGGIO(A2:A21))<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5174 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse2.png\" alt=\"Esempio di calcolo dell'errore quadratico medio in Excel\" width=\"530\" height=\"459\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo ci dice che l&#8217;errore quadratico medio \u00e8 <strong>2.6646<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5177 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse3.png\" alt=\"Calcolo RMSE in Excel\" width=\"531\" height=\"438\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula pu\u00f2 sembrare un po\u2019 complicata, ma ha senso una volta scomposta:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>= <span style=\"color: #800080;\">TQ.Q(<\/span> <span style=\"color: #ff0000;\">SOMMAQ(A2:A21-B2:B21)<\/span> \/ <span style=\"color: #3366ff;\">CONTEGGIO(A2:A21)<\/span> <span style=\"color: #800080;\">)<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Per prima cosa calcoliamo la somma dei quadrati delle differenze tra i valori previsti e quelli osservati utilizzando la funzione <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>SUMSQ()<\/strong><\/span> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, dividiamo per la dimensione del campione del set di dati utilizzando <span style=\"color: #3366ff;\"><strong>COUNTA()<\/strong><\/span> , che conta il numero di celle in un intervallo che non sono vuote.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Infine, prendiamo la radice quadrata dell&#8217;intero calcolo utilizzando la funzione <span style=\"color: #800080;\"><strong>SQRT()<\/strong><\/span> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Scenario 2<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In un altro scenario, potresti aver gi\u00e0 calcolato le differenze tra i valori previsti e quelli osservati. In questo caso avrai solo una colonna che mostra le differenze.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;immagine seguente mostra un esempio di questo scenario. I valori previsti sono mostrati nella colonna A, i valori osservati nella colonna B e la differenza tra i valori previsti e quelli osservati nella colonna D:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5179 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse4.png\" alt=\"Esempio di errore quadratico medio in Excel\" width=\"547\" height=\"508\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In tal caso, puoi calcolare l&#8217;RMSE digitando la seguente formula in qualsiasi cella e quindi facendo clic su CTRL+MAIUSC+INVIO:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>=QRT(SOMMAQ(D2:D21) \/ CONTEGGIO(D2:D21))<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5181 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse5.png\" alt=\"RMSE in Excel\" width=\"629\" height=\"481\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo ci dice che l&#8217;errore quadratico medio \u00e8 <strong>2.6646<\/strong> , che corrisponde al risultato ottenuto nel primo scenario. Ci\u00f2 conferma che questi due approcci al calcolo dell\u2019RMSE sono equivalenti.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5182 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse6.png\" alt=\"Errore quadratico medio in Excel\" width=\"643\" height=\"604\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula che abbiamo utilizzato in questo scenario \u00e8 solo leggermente diversa da quella utilizzata nello scenario precedente:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>= <span style=\"color: #800080;\">TQ.Q(<\/span> <span style=\"color: #ff0000;\">SOMMAQ(D2:D21)<\/span> \/ <span style=\"color: #3366ff;\">CONTEGGIO(D2:D21)<\/span> <span style=\"color: #800080;\">)<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 abbiamo gi\u00e0 calcolato le differenze tra i valori previsti e quelli osservati nella colonna D, possiamo calcolare la somma dei quadrati delle differenze utilizzando la<\/span> <span style=\"color: #ff0000;\"><strong>funzione SUMSQ(). <span style=\"color: #000000;\">&nbsp;<\/span><\/strong><\/span> <span style=\"color: #000000;\">funzione con solo i valori della colonna D.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, dividiamo per la dimensione del campione del set di dati utilizzando<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\"><strong>COUNTA()<\/strong><\/span> , <span style=\"color: #000000;\">che conta il numero di celle in un intervallo che non sono vuote.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Infine, prendiamo la radice quadrata dell&#8217;intero calcolo utilizzando la<\/span> funzione <span style=\"color: #800080;\"><strong>SQRT()<\/strong><\/span> .<\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come interpretare l&#8217;RMSE<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Come accennato in precedenza, <strong>RMSE<\/strong> \u00e8 un modo utile per vedere quanto bene un modello di regressione (o qualsiasi modello che produce valori previsti) sia in grado di &#8220;adattarsi&#8221; a un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Maggiore \u00e8 l&#8217;RMSE, maggiore \u00e8 la differenza tra i valori previsti e quelli osservati, il che significa che peggiore \u00e8 l&#8217;adattamento del modello di regressione ai dati. Al contrario, pi\u00f9 piccolo \u00e8 l\u2019RMSE, migliore \u00e8 la capacit\u00e0 del modello di adattare i dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pu\u00f2 essere particolarmente utile confrontare l&#8217;RMSE di due diversi modelli per vedere quale modello si adatta meglio ai dati.<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\"><strong>Per ulteriori tutorial su Excel, assicurati di consultare la nostra pagina Guide di Excel , che elenca tutti i tutorial di Excel sulle statistiche.<\/strong><\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In statistica, l&#8217;analisi di regressione \u00e8 una tecnica che utilizziamo per comprendere la relazione tra una variabile predittrice, x, e una variabile di risposta, y. Quando eseguiamo l&#8217;analisi di regressione, otteniamo un modello che ci indica il valore previsto della variabile di risposta in base al valore della variabile predittore. 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