En estadística, el error cuadrático medio ( MSE ) es una métrica importante que mide la cantidad de error en un modelo estadístico. A menudo se utiliza para evaluar la precisión de un modelo que se utiliza para predecir valores futuros.

En este tutorial, explicaremos qué es MSE con más detalle y luego le mostraremos cómo calcular MSE en Excel .

¿Qué es el error cuadrático medio?

El error cuadrático medio ( MSE ) es un cálculo que mide la diferencia cuadrática promedio entre los valores estimados y reales en un conjunto de datos. En otras palabras, estima la cantidad de error en un modelo estadístico. Para los fanáticos de las estadísticas, calcula qué tan cerca se ajusta una línea de regresión a un conjunto de puntos de datos.

Por ejemplo, supongamos que tiene un modelo que predice el valor de las ventas que recibirá como empresa de software durante un año. Al final del año, ingresa los valores de ventas reales que generó. Luego puede calcular el MSE para ver qué tan bien su modelo predijo el resultado.

MSE se calcula tomando el promedio de las diferencias al cuadrado entre los valores previstos y reales de la variable objetivo.

La fórmula MSE se ve así:

Dónde:

1. Σ significa la suma de valores;
2. n es el tamaño de la muestra o número de observaciones;
3. Yi son los valores observados, y;
4. Ŷi son los valores predichos.

Un valor de error más bajo indica que el modelo tiene un error estándar más pequeño y es mejor para predecir la variable objetivo. MSE se usa ampliamente en regresión estadística y análisis de datos y puede resultar útil para comparar diferentes modelos o ajustar parámetros para mejorar la precisión de las predicciones.

Esto parece confuso, pero no es demasiado difícil de entender cuando lo desglosamos en las siguientes secciones.

Cómo calcular el error cuadrático medio^{(Mean Squared Error)} en Microsoft Excel

Hay dos formas principales de calcular MSE en Microsoft Excel : la función SUMSQ , la función PROMEDIO^{(AVERAGE function)} y la fórmula MSE . Usaremos el siguiente ejemplo para mostrarle cómo calcular MSE usando cada una de estas funciones:

En este ejemplo simplificado, veremos valores de ventas ficticios para cada mes ( Columna A^{(Column A)} ). Los valores estimados están representados en la Columna B^{(Column B)} y los valores reales en la Columna C.^{(Column C)}

Calcule MSE^{(Calculate MSE)} usando la función SUMSQ^{(SUMSQ Function)}

La función SUMSQ en ^(SUMSQ)Excel se utiliza para calcular la suma de los cuadrados de números en un rango. A continuación se explica cómo utilizarlo para calcular MSE :

1. Cree una nueva columna en la Columna D^{(Column D)} llamada " Diferencia^(Difference) ". Esto representará la diferencia entre los valores esperados y reales.

1. Utilice la fórmula "C2-B2" para calcular la diferencia de los puntos de datos en cada fila.

1. Seleccione una nueva celda y escriba la siguiente sintaxis: “=SUMSQ(D2: D13/COUNT (D2: D13 )”. Reemplace las celdas de la fórmula con las celdas correctas de su hoja de cálculo de Excel^(Excel) . El resultado final en esta celda es su MSE .

Calcule MSE^{(Calculate MSE)} usando la función PROMEDIO^(AVERAGE)

La función PROMEDIO en ^(AVERAGE)MS Excel se utiliza para calcular el promedio de un rango de números. Este método devuelve el mismo resultado que la función SUMSQ , pero cada paso se realiza manualmente.

1. Realice^(Perform) los pasos 1 y 2 descritos en el método SUMSQ . Esto devolverá las diferencias entre los valores pronosticados y los datos reales.

1. Nombra la columna E "Cuadrado de diferencias", luego usa la fórmula "=D2^2" para calcular el cuadrado de la diferencia de cada valor en la columna D.^{(Column D)}

1. Seleccione una nueva celda y calcule el valor promedio de la Columna E.^{(Column E.)} Esto devolverá la media de los valores al cuadrado que calculó previamente. Para hacerlo, escriba “=PROMEDIO(E2:E12)” y presione Enter . Asegúrese^(Make) de reemplazar las celdas con las celdas que utilizó en su hoja de trabajo^(worksheet) . El valor de datos resultante es su MSE .

Análisis estadístico en Microsoft Excel

Microsoft Excel ha sido durante mucho tiempo una de las herramientas más poderosas para el análisis de datos. Con suerte^(Hopefully) , con este tutorial, ahora podrás usar Excel para calcular MSE fácilmente. Y, dado que son tan similares, deberías poder realizar los mismos cálculos en Google Sheets .

How to Calculate Mean Squared Error (MSE) in Microsoft Excel

In statistics, the mean squared error (MSE) іs аn important metric that measures the amount of error in a statistical model. It’s often used to assess the accuracy of а model that’s used to predict future values.

In this tutorial, we’ll explain what MSE is in more detail and then show you how to calculate MSE in Excel.

What Is Mean Squared Error?

The mean squared error (MSE) is a calculation that measures the average squared difference between estimated and actual values in a dataset. In other words, it estimates the amount of error in a statistical model. For the statistics geeks out there, it calculates how closely a regression line fits a set of data points.

For example, say you have a model that predicts the value of sales you’ll receive as a software company over a year. At the end of the year, you plug in the actual sales values that you generated. You can then calculate the MSE to see how well your model predicted the outcome.

MSE is calculated by taking the average of the squared differences between the predicted and actual values of the target variable.

The MSE formula looks like this:

Where:

1. Σ means the sum of values;
2. n is the sample size or number of observations;
3. Yi are the observed values, and;
4. Ŷi are the predicted values.

A lower error value indicates that the model has a smaller standard error and is better at predicting the target variable. MSE is widely used in statistical regression and data analysis and can be helpful in comparing different models or tuning parameters to improve the accuracy of predictions.

This looks confusing, but it isn’t too hard to follow when we break it down in the following sections.

How to Calculate Mean Squared Error in Microsoft Excel

There are two main ways you can calculate MSE in Microsoft Excel: the SUMSQ function, the AVERAGE function, and the MSE formula. We’ll use the example below to show you how to calculate MSE using each of these functions:

In this simplified example, we’ll look at fictional sales values for each month (Column A). The estimated values are represented in Column B and the actual values in Column C.

Calculate MSE Using the SUMSQ Function

The SUMSQ function in Excel is used to calculate the sum of the squares of numbers in a range. Here’s how to use it to calculate MSE:

1. Create a new column in Column D called “Difference”. This will represent the difference between the expected and actual values.

1. Use the formula “C2-B2” to calculate the difference for the data points in each row.

1. Select a new cell and type the following syntax: “=SUMSQ(D2:D13/COUNT(D2:D13)”. Replace the cells in the formula with the correct cells from your Excel spreadsheet. The final result in this cell is your MSE.

Calculate MSE Using the AVERAGE Function

The AVERAGE function in MS Excel is used to calculate the average of a range of numbers. This method returns the same result as the SUMSQ function, but each step is performed manually.

1. Perform Steps 1 and 2 described in the SUMSQ method. This will return the differences between the forecasted values and actual data.

1. Name Column E “Square of Differences”, then use the formula “=D2^2” to calculate the square of the difference of each value in Column D.

1. Select a new cell and calculate the average value of Column E. This will return the mean of the squared values that you previously calculated. To do so, type “=AVERAGE(E2:E12)” and press Enter. Make sure to replace the cells with the cells you used in your worksheet. The resulting data value is your MSE.

Statistical Analysis in Microsoft Excel

Microsoft Excel has long been one of the most powerful tools for data analysis. Hopefully, with this tutorial, you can now use Excel to calculate MSE easily. And, since they’re so similar, you should be able to perform the same calculations in Google Sheets.

Related posts

• ¿Qué es una impresora 3D de resina y debería comprar una?

• Revisión de la impresora 3D AnyCubic Photon Mono X

• Revisión de la impresora 3D Voxelab Aquila S2 de Flashforge

• Revisión de la impresora 3D Kywoo Tycoon

• Cómo cambiar el filamento de su impresora 3D

• Top 10 Gadgets y Dispositivos Electrónicos fallidos (Wearable)

• 14 grandes regalos para el nerd o friki en tu vida

• Las mejores cámaras de acción por menos de $ 100

• 7 razones por las que Amazon Fire 10 es una tableta terrible

• Por qué Garmin Instinct Solar es el mejor reloj inteligente para senderismo

• Los 7 mejores regalos de San Valentín para Techie en tu vida

• Cómo comenzar con una Raspberry Pi 4

• Los mejores gadgets de escritorio restantes para Windows 7

• Las 3 mejores tarjetas MicroSD para comprar en 2020

• Use un iPad como segundo monitor para PC o Mac

• Revisión de la impresora 3D Vyper de AnyCubic

• Los 7 dispositivos electrónicos portátiles más geniales que debe tener en 2022

• Cómo limpiar tus dispositivos electrónicos favoritos

• Chromecast Vs Android TV: ¿Cuál es mejor?

• Roku Streaming Stick Plus vs Amazon Fire TV Stick 4K: ¿Cuál es mejor?