Excel의 주요 평균 제곱 오차 수정 도움말

다음은 Excel에서 루트 조언 제곱 오차 계산 문제를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 방법입니다.

컴퓨터가 엉망진창이 되도록 놔두지 마세요. 이 강력한 소프트웨어는 광범위한 일반적인 Windows 오류를 빠르고 쉽게 식별, 진단 및 수정할 수 있습니다.

<기본 역할="마스터">

<요소>

평균제곱근 오차(RMSE)란 무엇입니까?

RMSE(Root Mean Square Error)는 두 데이터 세트 간의 오류와 관련된 양을 측정합니다. 즉, 이 예측된 즐거움을 다른 방법으로 알려진 관측값과 비교합니다. RMSE 값이 낮을수록 예측에 더 가깝고 결과적으로 새로운 값이 관찰됩니다.

표준편차로도 증명되며 가장 널리 사용되는 기록 GIS 중 하나입니다. 무엇

또 다른 평균 절대 슬립(MAE)입니다. 우리는 데이터에 연결된 두 세트를 비교할 때 모든 유형의 유틸리티에서 RMSE를 사용합니다.

다음은 모니터링 및 예측 값을 사용하여 Excel에서 RMSE를 계산하는 것과 가장 일반적으로 관련된 예입니다. 그러나 동일한 계산을 사용하여 각 항목의 크기를 결정할 수 있습니다.

RMS 예

예를 들어, 각 생각 값을 새로운 실제 순위(관찰 값)와 비교합니다.

<문자열>

  • 예상값
  • 관찰은 이 사실 값을 의미합니다.
  • 오차 제곱은 각 관측값과 기대값에 대한 차이를 취합니다.

    쇼핑객은 Excel에서 MSE 및 RMSE를 어떻게 계산합니까?

    제목을 입력합니다. A1 셀에서 제목에 “관찰 값”을 먼저 입력합니다.열을 사용하여 바로 값을 정렬합니다. 10개의 결과가 나왔을 때 관찰된 사이즈 값을 A2부터 A11까지 배치합니다.관찰된 값과 예측된 값 사이의 모든 차이를 찾으십시오.일부 rms 오류를 계산합니다.

    가장 중요한 다음 단계는 미분을 제곱하는 것이기 때문에 빼기 순서를 변경합니다. 실제로 음수 가격을 제곱하면 항상 양수 값이 산출됩니다. 그러나 한 사람이 일관되게 동일한 사람을 말할 것입니다.

    calculating major mean square error wear excel

    그 후, pDivide는 거의 모든 값의 합을 연구 수로만 나눕니다. 마지막으로 RMSE 값을 얻습니다. rmse 수식은 예를 들면 다음과 같습니다.

    엑셀에서 루트 평균 jardin 오류 계산

    Excel에서 RMSE를 계산하는 방법

    Excel에서 RMSE를 어떻게 계산합니까?

    RMSE는 √[ Σ(P my – O post ) 2 / 북쪽 ]=SQUARE(SUM(A2:A21-B2:B21) 및 COUNT(A2:A21))= 루트(SUM(A2:A21-B2:B21) / 카운트(A2:A21))=ROOT(SUM(D2:D21) 대 COUNT(D2:D21))=ROOT(SUM(D2:D21) 또는 COUNT(D2:D21))

    다음은 Excel에서 RMSE를 계산하는 매우 빠르고 쉬운 가이드입니다. 관찰 및 예측 값의 누적 목록이 필요합니다.

    1. 제목 입력

    휴대전화 A1, h2 -Tags 동안 “관측값” 입력 . B1 셀의 경우 “예상” 값을 입력합니다. C2에 “차이”를 입력합니다.

    2. 열에 값 입력

    피험자가 10개의 관찰을 찾았을 때 관찰한 피치 값을 배치합니다. A2 A11에서. 또한 요약 테이블의 B2 ~ B11 영역에서 예측 값을 차단합니다.

    3. 본 값과 예측 값의 차이 찾기

    Smile C2에서 관찰된 거래와 예상 값을 뺍니다. 예측 및 관찰 정보가 풍부한 모든 후속 라인에 대해 이러한 단계를 여러 번 반복합니다.

    =A2-B2 이것은

    이제 값은 환상적이거나 부정적일 수 있습니다.

    4. 평균 제곱 오차에서 원인 계산

    모바일 D2에서 읽기 약을 사용하여 계산

    =SQRT(SUMSQ(C2:C11)/COUNT(C2:C11))

    Excel에서 MSD를 어떻게 계산해야 합니까?

    범위 MSD = np.mean(diff_sq)는 27개 요소 배열의 표시를 찾으므로 모든 종류의 단일 평균은 항상 루트로 반환됩니다. 이것은 일종의 문제 원인일 수 있습니다[email protected] 네, 맞습니다.

    rmse: D2는 주변 오차의 평균값입니다. 완료되므로 귀하의 비즈니스도 절약하십시오.

    완전히 새로운 더 낮은 값이 있는 경우 이 추정 값이 특정 관찰된 트랜잭션에 가깝다는 것을 의미합니다. 그 반대. 다음은?

    RMS

    수량은 일련의 합계입니다. RMSE 값이 낮을수록 다른 예측값과 개인적으로 볼 수 있는 값이 정확합니다.

    최상의 보안 관점에서 RMSE에 대한 이 접근 방식을 배운 후에는 GIS에서 널리 선택되는 다른 통계를 실험하여 결과를 얻을 수 있습니다.

    <문자열>

  • 주성분 분석을 사용하여 중복 데이터를 제거합니다.
  • ArcGIS에서 공간 회귀 모델을 사용하는 방법
  • Morans와 I의 공간적 자기상관
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