excel怎么计算mse

MSE（Mean Squared Error）是指预测值与实际值之间误差的平方和的均值，通常用于评估回归模型预测精度的好坏。在Excel中，可以通过以下步骤计算MSE：

1. 选中一个空白单元格，输入下列公式： =AVERAGE((B2:B10-C2:C10)^2)

2. 将B2:B10里面的数据用回归模型求出预测值，将C2:C10里面的数据替换成实际值

3. 按下回车键，计算结果即为MSE

其中，B2:B10表示预测值所在的区域，C2:C10表示实际值所在的区域。这个公式实际上是将预测值与实际值之间的误差平方求和，然后再除以样本数量得到的平均值。

需要注意的是，在计算MSE时，预测值与实际值所在的区域是需要对齐的。如果两个区域数据量不一致，那么只会计算它们之间的数据的MSE。

《2》

Excel不能计算MSE。 一、在中文中，均方差肯定是指标准差，至于这个称呼的来源，已经无从查找。至于英语，MSE绝对不是均方差的英文，MSE一般被翻译为“均方误差”，还有一个MSD一般被翻译为“均方差”，但是它的英文定义似乎和中文中的含义也是不同的。因此，究竟中文中的“均方差”从何而来，不得而知，但是它的含义就是指标准差。总的结论是：

1，中文中，均方差＝标准差。

2，MSE不是中文中常说的“均方差”的英文来源。 二、均方差的计算公式如下： 设xi为第i个元素，均方差 S = ((x1-x的平均值)^2 + (x2-x的平均值)^2+(x3-x的平均值)^2+...+(xn-x的平均值)^2)/n)的平方根。