Excel如何计算SSE？SSE在Excel中怎么求？

作者：佚名|分类：EXCEL|浏览：166|发布时间：2025-04-16 09:16:45

在统计学中，SSE（Sum of Squared Errors，误差平方和）是衡量回归模型拟合优度的重要指标。它表示实际观测值与模型预测值之间差异的平方和。在Excel中，计算SSE相对简单，以下将详细介绍如何在Excel中计算SSE。

一、什么是SSE？

SSE是回归分析中的一个统计量，用于衡量回归模型预测值与实际观测值之间的差异。具体来说，SSE是每个观测值与其预测值之差的平方和。公式如下：

\[ SSE = \sum_{i=1}^{n} (y_i \hat{y}_i)^2 \]

其中，\( y_i \)是实际观测值，\( \hat{y}_i \)是模型预测值，\( n \)是观测值的数量。

二、在Excel中计算SSE的步骤

要在Excel中计算SSE，可以按照以下步骤操作：

1. 准备数据：首先，确保你有一组数据，包括实际观测值和对应的预测值。

2. 输入数据：将实际观测值和预测值分别输入到Excel的两个不同的列中。

3. 计算差值：在Excel中，选择一个空白单元格，输入公式 `=(实际观测值预测值)^2`，然后将该公式向下拖动，以计算所有观测值的差值平方。

4. 求和：在Excel中，选择一个新的空白单元格，输入公式 `=SUM(差值列)`，这将计算所有差值平方的总和，即SSE。

三、示例

假设我们有一组数据如下：

| 实际观测值 | 预测值 |

|-----------|--------|

| 10 | 9 |

| 20 | 18 |

| 30 | 27 |

| 40 | 36 |

| 50 | 45 |

1. 将实际观测值和预测值分别输入到Excel的A列和B列。

2. 在C列的第一个单元格（例如C2）输入公式 `=(A2-B2)^2`，然后将该公式向下拖动到C列的最后一个单元格。

3. 在D列的第一个单元格（例如D2）输入公式 `=SUM(C:C)`，这将计算SSE。

四、SSE的意义

SSE越小，说明模型对数据的拟合程度越好。在实际应用中，我们通常希望找到一个SSE最小的模型，以提高预测的准确性。

五、相关问答

相关问答1：SSE和R²有什么关系？

SSE和R²是衡量回归模型拟合优度的两个重要指标。SSE越小，R²值越接近1，说明模型的拟合程度越好。