如何在Excel中计算均方根误差

Root Mean Square Error

均方根误差是多少？

均方根误差测量 两个数据集之间有多少错误 . 换句话说，它比较预测值和观察值或已知值。

它也被称为 均方根偏差 是GIS中应用最广泛的统计数据之一。

不同于 Mean Absolute Error (MAE) 在比较两个数据集时，我们在各种应用程序中使用RMSE。

下面是一个如何用10个观测值和预测值在Excel中计算RMSE的示例。但您可以对任何大小的数据集应用相同的计算。

均方根误差示例

例如，我们可以比较 LiDAR elevation point 测量地面测量值（观测值）。

  • 预测值：激光雷达仰角值

  • 观测值：实测高程值

均方根误差取每个激光雷达值和测量值的差值。

您可以交换减法的顺序，因为下一步是取差的平方。这是因为负值的平方总是正值。

但要确保你把同样的顺序放在外面。

然后，将所有值的和除以观测的数目。最后，我们得到一个RMSE值。

这是什么 RMSE公式 看起来像：

rmse formula

如何在Excel中计算RMSE

这里是一个 在Excel中快速简便地计算RMSE . 您需要一组观察值和预测值：

1输入标题

Excel Spreadsheet 在单元格A1中，输入“观测值”作为标题。对于单元格B1，键入“预测值”。在C2中，键入“差异”。

2在列中放置值

|Check settings|如果有10个观测值，将观测到的高程值放在A2到A11中。此外，在电子表格的单元格b2到b11中填充预测值

3找出观测值和预测值之间的差异

|Decimal Degrees|在C2列中，减去观测值和预测值。对下面存在预测值和观察值的所有行重复此操作。

=A2-B2

现在，这些值可以是正的，也可以是负的。

4计算均方根误差值

Save to file 在单元格D2中，使用以下公式计算RMSE：

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

单元格D2是均方根误差值。保存你的工作，因为你已经完成了。

如果您有一个较小的值，这意味着预测值接近于观察值。反之亦然。

接下来是什么？

RMSE量化了一组值的不同程度。RMSE值越小，预测值和观测值越接近。

如果你测试过这个 RMSE指南 ，您可以尝试掌握GIS中其他一些广泛使用的统计数据：