통계에서 평균 제곱 오류(MSE)는 통계 모델의 오류 양을 측정하는 중요한 측정항목입니다. 미래 가치를 예측하는 데 사용되는 모델의 정확성을 평가하는 데 자주 사용됩니다.
이 튜토리얼에서는 MSE가 무엇인지 더 자세히 설명한 다음 Excel에서 MSE를 계산하는 방법을 보여줍니다.
평균 제곱 오류란 무엇입니까?
평균 제곱 오차(MSE)는 데이터세트의 추정 값과 실제 값 간의 평균 제곱 차이를 측정하는 계산입니다. 즉, 통계모델의 오류량을 추정하는 것이다. 통계 전문가의 경우 회귀선이 일련의 데이터 포인트에 얼마나 근접하게 맞는지 계산합니다.
예를 들어 소프트웨어 회사로서 1년 동안 받게 될 매출 가치를 예측하는 모델이 있다고 가정해 보겠습니다. 연말에 생성된 실제 판매 가치를 연결합니다. 그런 다음 MSE를 계산하여 모델이 결과를 얼마나 잘 예측했는지 확인할 수 있습니다.
MSE는 목표 변수의 예측값과 실제값 간의 차이 제곱의 평균을 구하여 계산됩니다.
MSE 공식은 다음과 같습니다:
위치:
오차 값이 낮을수록 모델의 표준 오차가 더 작고 목표 변수를 더 잘 예측한다는 의미입니다. MSE는 통계 회귀 및 데이터 분석에 널리 사용되며 예측 정확도를 높이기 위해 다양한 모델을 비교하거나 매개변수를 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
혼란스러워 보이지만 다음 섹션에서 자세히 살펴보면 따라가기가 그리 어렵지 않습니다.
Microsoft Excel에서 평균 제곱 오류를 계산하는 방법
Microsoft Excel에서 MSE를 계산할 수 있는 두 가지 주요 방법은 SUMSQ 함수, 평균 함수 및 MSE 공식입니다. 아래 예를 통해 이러한 각 함수를 사용하여 MSE를 계산하는 방법을 보여드리겠습니다.
이 단순화된 예에서는 월별 가상 판매액(A열)을 살펴보겠습니다. 예상 값은 B열에 표시되고 실제 값은 C열에 표시됩니다..
SUMSQ 함수를 사용하여 MSE 계산
Excel의 SUMSQ 함수는 범위 내 숫자의 제곱의 합을 계산하는 데 사용됩니다. 이를 사용하여 MSE를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.
AVERAGE 함수를 사용하여 MSE 계산
MS Excel의 AVERAGE 함수는 숫자 범위의 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 이 메소드는 SUMSQ 함수와 동일한 결과를 반환하지만 각 단계는 수동으로 수행됩니다.
Microsoft Excel의 통계 분석
Microsoft Excel은 오랫동안 데이터 분석을 위한 가장 강력한 도구 중 하나였습니다. 이 튜토리얼을 통해 이제 Excel을 사용하여 MSE를 쉽게 계산할 수 있기를 바랍니다. 그리고 둘은 매우 유사하므로 Google 스프레드시트 에서 동일한 계산을 수행할 수 있습니다.
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