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  • 『怎样用excel 求RMSE(均方根误差)和MRE(平均相对误差),不知道选计算函数中的哪个,非常谢谢。...
    千次阅读
    2021-04-23 13:48:26

    请各位看看用excel有什么办法可以求解这类均方根误差

    =CORREL(A2:A4,B2:B4)^2

    =SQRT(SUMPRODUCT((A2:A4-B2:B4)^2)/COUNTA(A2:A4))

    =SUMPRODUCT(ABS((A2:A4-B2:B4)/A2:A4))/COUNTA(A2:A4)*100

    对时间序列数据作出指数平滑预测后,如何用excel计算数据的均方误差(MSE)?

    我想要用excel进行对数据的分析以及预测,例如是对销售收入的数据,应该怎么工具-加载宏 把分析工具库前面打勾然后 工具-数据分析-指数平滑输入区域

    怎么用SPSS或者EXCEL 计算一下两个公式(平均绝对误差、均方根误差)?

    需要手工计算

    1.先汇总绝对值 =sum(abs(Ta-Te))/n

    2.在开方 = (sum(abs(Ta-Te))/n^(1/2)

    怎样用excel 求RMSE(均方根误差)和MRE(平均相对误差),不知道选计算函数中的哪个,非常谢谢。

    1、RMSE方根误差)即标准误差:

    假如数A1:Z1

    标准方函数=STDEV(A1:Z1)

    方差用=VARA(A1:Z1)

    2、MRE(平均相对误差)

    Excel/函数/统计/STDEV(Sd)

    计算出标准偏差Sd值,然后除以平均数再×100%就可以了。

    不晓得对不?

    Excel怎么求一堆数据的均方根误差

    Excel 用Stdev根误差RMSE和用公式(见附图)计算的结果是一样的。

    公式计算需注意根号分母是n-1而不是n.

    {1,2,3,4,5}的RMSE用Excel的Stdev计算结果与公式计算结果都是1.581139

    什么是平方误差和均方误差

    这样才不会让人担心我是

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    4f0e1b539921e806321edad97a0a8b3b.gif 17841ab8ca4ea784b7c8da130622aaf2.png

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    再比如,网店销售额的预测,使用4、5、6月的数据预测7月的销售额是可以的,但如果通过8、9、10月的数据预测11月的销售额必然会有问题,因为有双11光棍节,这个属于特别影响因素,通过平均移动预测必然会差异很大。

    本文介绍的是简单移动平均法,还有加权移动平均法,其本质是越远的数据对现在的预测价值(权重)越小,越近的数据预测价值(权重)越大,可以自行了解下,属于简单移动平均法的改进。

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  • 什么是抽样平均误差

    千次阅读 2020-04-22 01:00:35
    什么是抽样平均误差? 抽样平均误差是抽样平均数(或抽样成数)的标准差,它反映抽样平均数(或抽样成数)与总体平均数(或总体成数)的平均差异程度。 由于从一个总体可能抽取多个样本,因此抽样指标(如平均数、...

    什么是抽样平均误差?

    抽样平均误差是抽样平均数(或抽样成数)的标准差,它反映抽样平均数(或抽样成数)与总体平均数(或总体成数)的平均差异程度。

    由于从一个总体可能抽取多个样本,因此抽样指标(如平均数、抽样成数等),就有多个不同的数值,因而对全局指标(如总体平均数、总体成数等)的离差也就有大有小,这就必需用一个指标来衡量抽样误差的一般水平。

    抽样平均数(或抽样成数)的标准差实际上反映了抽样平均数(或抽样成数)与总体平均数(或总体成数)的平均差异程度。

    样本平均数的平均误差

    以 \mu _{x} 表示样本平均数的平均误差, \sigma 表示总体的标准差。根据定义:

      \mu_x^2=E(\bar{x}-\bar{X})^2

    • 当抽样方式为重复抽样时,样本标志值x_1,x_2,\cdots x_n是相互独立的,样本变量x与总体变量X同分布。所以得:

      \mu_x^2=\frac{\sigma^2}{n}    (1)

      它说明在重复抽样的条件下,抽样平均误差与总体标准差成正比,与样本容量的平方根成反比。

    例1: 有5个工人的日产量分别为(单位:件):6,8,10,12,14,用重复抽样的方法,从中随机抽取2个工人的日产量,用以代表这5个工人的总体水平。则抽样平均误差为多少?

    解:根据题意可得:\bar{X}=\frac{6+8+10+12+14}{5}=10(件)

    总体标准差\sigma=\frac{\sqrt{\sum(X-\bar{X})_2}}{\sqrt{N}}=\frac{\sqrt{40}}{sqrt{5}}=\sqrt{8}(件)

    抽样平均误差\mu_x=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}=\frac{\sqrt{8}}{\sqrt{2}}=2(件)

    • 当抽样方式为不重复抽样时,样本标志值x_1,x_2,\cdots,x_n不是相互独立的,根据数理统计知识可知:

      \mu_x=\sqrt{\frac{\sigma^2}{n}(\frac{N-n}{N-1})}    (2)

      当总体单位数N很大时,这个公式可近似表示为:

      \mu_x=\sqrt{\frac{\sigma^2}{n}(1-\frac{n}{N})}    (3)

      与重复抽样相比,不重复抽样平均误差是在重复抽样平均误差的基础上,再乘以\sqrt{(N-n)/(N-1)},而\sqrt{(N-n)/(N-1)}总是小于1,所以不重复抽样的平均误差也总是小于重复抽样的平均误差。如前例,若改用不重复抽样方法,则抽样平均误差为:

      \mu_x=\sqrt{\frac{\sigma^2}{n}(\frac{N-n}{N-1})}=\sqrt{\frac{8}{2}(\frac{5-2}{5-1})}=1.732(件)

      在计算抽样平均误差时,通常得不到总体标准差的数值,一般可以用样本标准差来代替总体标准差。

    抽样成数的平均误差

    总体成数P可以表现为总体是非标志的平均数。即E(X)=P,它的标准差\sigma=\sqrt{P(1-P)}

    根据样本平均误差和总体标准差的关系,可以得到样本成数的平均误差的计算公式。

    1、在重复抽样下

      \mu_p=\sigma/\sqrt{n}=\sqrt{\frac{P(1-P)}{n}}    (4)

    2、在不重复抽样下

      \mu_p=\sqrt{\frac{\sigma^2}{n}(\frac{N-n}{N-1})}=\sqrt{\frac{P(1-P)}{n}(\frac{N-n}{N-1})}    (5)

      当总体单位数N很大时,可近似地写成:

      \mu_p=\sqrt{\frac{P(1-P)}{n}(1-\frac{n}{N})}    (6)

      当总体成数未知时,可以用样本成数来代替。

    例2:某企业生产的产品,按正常生产经验,合格率为90%,现从5000件产品中抽取50件进行检验,求合格率的抽样平均误差。

    解:根据题意,在重复抽样条件下,合格率的抽样平均误差为:

      \mu_p=\sqrt{\frac{P(1-P)}{n}}=\sqrt{\frac{0.9\times 0.1}{50}}

      在不重复抽样条件下,合格率的抽样平均误差为:

      \mu_p=\sqrt{\frac{P(1-P)}{n}(1-\frac{n}{N})}=\sqrt{\frac{0.9\times 0.1}{50}(1-\frac{50}{5000})}=4.22%

     

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  • excel标准误差怎么算

    千次阅读 2021-07-24 02:27:14
    上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数(8)》,这次分享给大家统计函数(9)。STDEVPA 函数描述根据作为参数(包括文字和逻辑值)给定的整个总体计算标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值(中值)附近...

    上次给大家分享了《2018年最全的excel函数大全14—统计函数(8)》,这次分享给大家统计函数(9)。

    STDEVPA 函数

    描述

    根据作为参数(包括文字和逻辑值)给定的整个总体计算标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值(中值)附近分布的范围大小。

    用法

    STDEVPA(value1, [value2], ...)

    STDEVPA 函数用法具有下列参数:

    Value1, value2, ...Value1 是必需的,后续值是可选的。 对应于总体的 1 到 255 个值。 也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

    备注

    STDEVPA 假定其参数是整个总体。 如果数据代表总体样本,则必须使用 STDEVA 计算标准偏差。对于规模很大的样本,STDEVA 和 STDEVPA 返回近似值。此处标准偏差的计算使用“n”方法。参数可以是下列形式:数值;包含数值的名称、数组或引用;数字的文本表示;或者引用中的逻辑值,例如 TRUE 和 FALSE。直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。包含 TRUE 的参数作为 1 来计算;包含文本或 FALSE 的参数作为 0(零)来计算。如果参数为数组或引用,则只使用其中的数值。 数组或引用中的空白单元格和文本值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。如果要使计算不包括引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 STDEVP 函数。STDEVPA 使用下面的公式:

    其中 x 是样本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是样本大小。

    案例

    STEYX 函数

    描述

    返回通过线性回归法预测每个 x 的 y 值时所产生的标准误差。 标准误差是在针对单独 x 预测 y 时的错误量的一个度量值。

    用法

    STEYX(known_y's, known_x's)

    STEYX 函数用法具有下列参数:

    Known_y's必需。 因变量数据点数组或区域。Known_x's必需。 自变量数据点数组或区域。

    备注

    参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格,则这些值将被忽略;但包含零值的单元格将计算在内。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。如果 known_y's 和 known_x's 的数据点个数不同,函数 STEYX 返回错误值 #N/A。如果 known_y's 和 known_x's 为空或其数据点个数小于三,则 STEYX 返回错误值 #p/0!。预测值 y 的标准误差计算公式如下:

    其中 x 和 y 是样本平均值 AVERAGE(known_x's) 和 AVERAGE(known_y's),且 n 是样本大小。

    案例

    T.DIST 函数

    描述

    返回学生的左尾 t 分布。 t 分布用于小型样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表。

    用法

    T.DIST(x,deg_freedom, cumulative)

    T.DIST 函数用法具有以下参数:

    X必需。 需要计算分布的数值。Deg_freedom必需。 一个表示自由度数的整数。cumulative必需。 决定函数形式的逻辑值。 如果 cumulative 为 TRUE,则 T.DIST 返回累积分布函数;如果为 FALSE,则返回概率密度函数。

    备注

    如果任一参数是非数值的,则 T.DIST 返回 错误值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1,则 T.DIST 返回一个错误值。 Deg_freedom 不得小于 1。

    案例

    T.DIST.2T 函数

    描述

    返回学生的双尾 t 分布。

    学生的 t 分布用于小样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表。

    用法

    T.DIST.2T(x,deg_freedom)

    T.DIST.2T 函数用法具有以下参数:

    X必需。 需要计算分布的数值。Deg_freedom必需。 一个表示自由度数的整数。

    备注

    如果任一参数是非数值的,则 T.DIST.2T 返回 错误值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1,则 T.DIST.2T 返回 错误值 #NUM!。如果 x 0,则 T.DIST.2T 返回 错误值 #NUM!。

    案例

    T.DIST.RT 函数

    描述

    返回学生的右尾 t 分布。

    t 分布用于小型样本数据集的假设检验。 可以使用该函数代替 t 分布的临界值表。

    用法

    T.DIST.RT(x,deg_freedom)

    T.DIST.RT 函数用法具有以下参数:

    X必需。 需要计算分布的数值。Deg_freedom必需。 一个表示自由度数的整数。

    备注

    如果任一参数是非数值的,则 T.DIST.RT 返回 错误值 #VALUE!。如果 deg_freedom 1,则 T.DIST.RT 返回 错误值 #NUM!。

    案例

    T.TEST 函数

    描述

    返回与学生 t-检验相关的概率。 使用函数 T.TEST 确定两个样本是否可能来自两个具有相同平均值的基础总体。

    用法

    T.TEST(array1,array2,tails,type)

    T.TEST 函数用法具有下列参数:

    Array1必需。 第一个数据集。Array2必需。 第二个数据集。tails必需。 指定分布尾数。 如果 tails = 1,则 T.TEST 使用单尾分布。 如果 tails = 2,则 T.TEST 使用双尾分布。Type必需。 要执行的 t 检验的类型。

    参数

    备注

    如果 array1 和 array2 的数据点个数不同,且 type = 1(成对),则 T.TEST 返回错误值 #N/A。参数 tails 和 type 将被截尾取整。如果 tails 或 type 是非数值的,则 T.TEST 返回 错误值 #VALUE!。如果 tails 是除 1 或 2 之外的任何值,则 T.TEST 返回 错误值 #NUM!。T.TEST 使用 array1 和 array2 中的数据计算非负 t 统计值。 如果 tails=1,在假设 array1 和 array2 是具有相同平均值的总体中的样本的情况下,T.TEST 返回较高 t 统计值的概率。 tails=2 时,T.TEST 返回的值是 tails=1 时返回值的两倍,并对应假设“总体平均值相同”时较高的 t 统计绝对值的概率。

    案例

    TREND 函数

    描述

    返回线性趋势值。 找到适合已知数组 known_y's 和 known_x's 的直线(用最小二乘法)。 返回指定数组 new_x's 在直线上对应的 y 值。

    用法

    TREND(known_y's, [known_x's], [new_x's], [const])

    TREND 函数用法具有下列参数:

    Known_y's必需。 关系表达式 y = mx + b 中已知的 y 值集合。如果数组 known_y's 在单独一列中,则 known_x's 的每一列被视为一个独立的变量。如果数组 known_y's 在单独一行中,则 known_x's 的每一行被视为一个独立的变量。Known_x's必需。 关系表达式 y = mx + b 中已知的可选 x 值集合。数组 known_x's 可以包含一组或多组变量。 如果仅使用一个变量,那么只要 known_x's 和 known_y's 具有相同的维数,则它们可以是任何形状的区域。 如果用到多个变量,则 known_y's 必须为向量(即必须为一行或一列)。如果省略 known_x's,则假设该数组为 {1,2,3,...},其大小与 known_y's 相同。New_x's必需。 需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。New_x's 与 known_x's 一样,对每个自变量必须包括单独的一列(或一行)。 因此,如果 known_y's 是单列的,known_x's 和 new_x's 应该有同样的列数。 如果 known_y's 是单行的,known_x's 和 new_x's 应该有同样的行数。如果省略 new_x's,将假设它和 known_x's 一样。如果 known_x's 和 new_x's 都省略,将假设它们为数组 {1,2,3,...},大小与 known_y's 相同。Const可选。 一个逻辑值,用于指定是否将常量 b 强制设为 0。如果 const 为 TRUE 或省略,b 将按正常计算。如果 const 为 FALSE,b 将被设为 0(零),m 将被调整以使 y = mx。

    备注

    有关 Microsoft Excel 对数据进行直线拟合的详细信息,请参阅 LINEST 函数。可以使用 TREND 函数计算同一变量的不同乘方的回归值来拟合多项式曲线。 例如,假设 A 列包含 y 值,B 列含有 x 值。 可以在 C 列中输入 x^2,在 D 列中输入 x^3,等等,然后根据 A 列,对 B 列到 D 列进行回归计算。对于返回结果为数组的公式,必须以数组公式的形式输入。

    注意:在 Excel Online 中,不能创建数组公式。

    当为参数(如 known_x's)输入数组常量时,应当使用逗号分隔同一行中的数据,用分号分隔不同行中的数据。

    案例

    TRIMMEAN 函数

    描述

    返回数据集的内部平均值。 TRIMMEAN 计算排除数据集顶部和底部尾数中数据点的百分比后取得的平均值。 当您要从分析中排除无关的数据时,可以使用此函数。

    用法

    TRIMMEAN(array, percent)

    TRIMMEAN 函数用法具有下列参数:

    Array必需。 需要进行整理并求平均值的数组或数值区域。百分比必需。 从计算中排除数据点的分数。 例如,如果 percent=0.2,从 20 点 (20 x 0.2) 的数据集中剪裁 4 点:数据集顶部的 2 点和底部的 2 点。

    备注

    如果 percent 0 或 percent 1,则 TRIMMEAN 返回 错误值 #NUM!。函数 TRIMMEAN 将排除的数据点数向下舍入到最接近的 2 的倍数。 如果 percent = 0.1,30 个数据点的 10% 等于 3 个数据点。 为了对称,TRIMMEAN 排除数据集顶部和底部的单个值。

    案例

    VAR.P 函数

    描述

    计算基于整个样本总体的方差(忽略样本总体中的逻辑值和文本)。

    用法

    VAR.P(number1,[number2],...)

    VAR.P 函数用法具有下列参数:

    Number1必需。对应于总体的第一个数值参数。Number2, ...可选。对应于总体的 2 到 254 个数值参数。

    备注

    VAR.P 假定其参数是整个总体。如果数据代表总体样本,请使用 VAR.S 计算方差。参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果参数是一个数组或引用,则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 VARPA 函数。函数 VAR.P 的计算公式如下:

    其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…),n 为样本大小。

    案例

    VAR.S 函数

    描述

    估算基于样本的方差(忽略样本中的逻辑值和文本)。

    用法

    VAR.S(number1,[number2],...)

    VAR.S 函数用法具有下列参数:

    Number1必需。对应于总体样本的第一个数值参数。Number2, ...可选。对应于总体样本的 2 到 254 个数值参数。

    备注

    函数 VAR.S 假设其参数是样本总体中的一个样本。如果数据为整个样本总体,则应使用函数 VAR.P 来计算方差。参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。如果参数是一个数组或引用,则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 VARA 函数。函数 VAR.S 的计算公式如下:

    其中 x 为样本平均值 AVERAGE(number1,number2,…),n 为样本大小。

    案例

    VARA 函数

    描述

    计算基于给定样本的方差。

    用法

    VARA(value1, [value2], ...)

    VARA 函数用法具有下列参数:

    Value1, value2, ...Value1 是必需的,后续值是可选的。 这些是对应于总体样本的 1 到 255 个数值参数。

    备注

    VARA 假定其参数是总体样本。 如果数据代表的是样本总体,则必须使用函数 VARPA 来计算方差。参数可以是下列形式:数值;包含数值的名称、数组或引用;数字的文本表示;或者引用中的逻辑值,例如 TRUE 和 FALSE。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。包含 TRUE 的参数作为 1 来计算;包含文本或 FALSE 的参数作为 0(零)来计算。如果参数为数组或引用,则只使用其中的数值。 数组或引用中的空白单元格和文本值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。如果要使计算不包括引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 VAR 函数。函数 VARA 的计算公式如下:

    其中 x 是样本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是样本大小。

    案例

    VARPA 函数

    描述

    根据整个总体计算方差。

    用法

    VARPA(value1, [value2], ...)

    VARPA 函数用法具有下列参数:

    Value1, value2, ...Value1 是必需的,后续值是可选的。 对应于总体的 1 到 255 个值参数。

    备注

    VARPA 假定其参数是整个总体。 如果数据代表总体样本,则必须使用 VARA 计算方差。参数可以是下列形式:数值;包含数值的名称、数组或引用;数字的文本表示;或者引用中的逻辑值,例如 TRUE 和 FALSE。逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。包含 TRUE 的参数作为 1 来计算;包含文本或 FALSE 的参数作为 0(零)来计算。如果参数为数组或引用,则只使用其中的数值。 数组或引用中的空白单元格和文本值将被忽略。如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本,将会导致错误。如果要使计算不包括引用中的逻辑值和代表数字的文本,请使用 VARP 函数。VARPA 的公式为:

    其中 x 是样本平均值 AVERAGE(value1,value2,…) 且 n 是样本大小。

    案例

    WEIBULL.DIST 函数

    描述

    返回 Weibull 分布。 可以将该分布用于可靠性分析,例如计算设备出现故障的平均时间。

    用法

    WEIBULL.DIST(x,alpha,beta,cumulative)

    WEIBULL.DIST 函数用法具有下列参数:

    X必需。 用来计算函数的值。Alpha必需。 分布参数。Beta必需。 分布参数。cumulative必需。 确定函数的形式。

    备注

    如果 x、alpha 或 beta 是非数值的,则 WEIBULL.DIST 返回 错误值 #VALUE!。如果 x 0,则 WEIBULL.DIST 返回 错误值 #NUM!。如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0,则 WEIBULL.DIST 返回 错误值 #NUM!。Weibull 累积分布函数的公式为:

    Weibull 概率密度函数的公式为:

    当 alpha = 1,函数 WEIBULL.DIST 返回指数分布:

    案例

    Z.TEST 函数...

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  • 下面小编就为大家带来一篇用python实现简单EXCEL数据统计的实例。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  • EXCEL误差测量

    2021-03-22 20:37:50
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    万次阅读 2018-09-03 16:49:00
    mape平均绝对百分误差 定义 def evalmape (preds, dtrain): gaps = dtrain.get_label() err = abs(gaps-preds)/gaps err[(gaps== 0)] = 0 err = np.mean(err) * 100 return 'error',err
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  • 方差 标准差 标准误 均方根误差 平均绝对误差
  • Excel 做统计学分析

    千次阅读 2021-03-19 20:35:25
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空空如也

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