Hoe de gemiddelde vierkante fout (mse) in excel te berekenen

Een van de meest gebruikte maatstaven om de voorspellingsnauwkeurigheid van een model te meten is MSE , wat staat voor mean square error . Het wordt als volgt berekend:

MSE = (1/n) * Σ(werkelijk – voorspeld) ²

Goud:

• Σ – een mooi symbool dat ‘som’ betekent
• n – steekproefomvang
• real – de werkelijke waarde van de gegevens
• voorspelling – de verwachte waarde van de gegevens

Hoe lager de MSE-waarde, hoe nauwkeuriger een model waarden kan voorspellen.

Hoe MSE in Excel te berekenen

Om MSE in Excel te berekenen, kunnen we de volgende stappen uitvoeren:

Stap 1: Voer de werkelijke waarden en de voorspelde waarden in twee aparte kolommen in.

Stap 2: Bereken de kwadratische fout voor elke rij.

Houd er rekening mee dat de kwadratische fout als volgt wordt berekend: (werkelijk – voorspeld) ² . We zullen deze formule gebruiken om de kwadratische fout voor elke rij te berekenen.

Kolom D toont de gekwadrateerde fout en kolom E toont de formule die we hebben gebruikt:

Herhaal deze formule voor elke rij:

Stap 3: Bereken de gemiddelde kwadratische fout.

Bereken MSE door eenvoudigweg het gemiddelde van de waarden in kolom D te vinden:

De MSE van dit model blijkt 5.917 te zijn.

Aanvullende bronnen

Twee andere populaire maatstaven die worden gebruikt om de nauwkeurigheid van modellen te evalueren zijn MAD – gemiddelde absolute afwijking en MAPE – gemiddelde absolute procentuele fout. In de volgende zelfstudies wordt uitgelegd hoe u deze statistieken in Excel kunt berekenen:

Hoe de gemiddelde absolute afwijking (MAD) in Excel te berekenen
Hoe u de gemiddelde absolute procentuele fout (MAPE) in Excel kunt berekenen