So berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler (MSE) in Microsoft Excel

Manchmal erscheint es ziemlich übertrieben, zu verstehen, wie man den MSE in Excel berechnet, aber es ist überraschend hilfreich, wenn man Modelle vergleichen oder einfach nur sehen möchte, wie gut die eigenen Vorhersagen funktionieren. Ich weiß nicht genau, warum, aber diese kleinen Anpassungen in den Formeln können den entscheidenden Unterschied ausmachen – insbesondere, wenn man mit echten Daten arbeitet und nicht nur mit Zahlen auf einer Seite. Und hey, bei manchen Setups funktionieren diese Rechnertricks auf Anhieb, bei anderen muss man ein paar Dinge wiederholen. Denn natürlich macht Excel es einem manchmal schwerer als nötig.

Wenn Sie die Genauigkeit Ihrer Prognosen – beispielsweise monatlicher Umsatzschätzungen – ermitteln möchten, müssen Sie die durchschnittliche quadrierte Differenz zwischen Ihren Erwartungen und dem tatsächlichen Ergebnis berechnen. Hier kommt der mittlere quadratische Fehler (MSE) ins Spiel. Er wird häufig verwendet, um zu beurteilen, wie nahe Ihre Regressionslinie oder Ihr Modell an den realen Daten liegt.

Die Formeln selbst wirken vielleicht einschüchternd – viele Summen, quadrierte Differenzen, Durchschnittswerte. Aber wenn man es Schritt für Schritt durchgeht, ist es gar nicht so schlimm. Hier erfahren Sie, wie Sie es in Excel auf zwei Arten erledigen können, je nachdem, wie detailliert Sie manuelle Berechnungen oder Schnellfunktionen durchführen möchten.

So berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler in Excel

Methode 1: Verwenden der SUMSQ-Funktion (schnell und einfach)

Dies ist der schnellste Weg, aber fehleranfällig, wenn Sie bei Ihren Zellbezügen nicht vorsichtig sind. Die Idee ist, die Differenz zwischen tatsächlichen und prognostizierten Werten zu berechnen, diese Differenzen zu quadrieren, alles zu addieren und dann durch die Gesamtzahl der Beobachtungen (n) zu dividieren. Ganz einfach.

1. Erstellen Sie eine neue Spalte, beispielsweise Spalte D mit der Bezeichnung „Differenz“.
2. Geben Sie in D2 „=C2-B2“ ein (vorausgesetzt, C enthält Istwerte, B enthält Prognosen).Ziehen Sie nach unten, um alle Datenpunkte auszufüllen.
3. Wählen Sie eine Zelle aus und geben Sie Folgendes ein: =SUMSQ(D2:D13)/COUNT(D2:D13). Ersetzen Sie D13 durch Ihre letzte Zeile und stellen Sie sicher, dass der Bereich mit Ihren Daten übereinstimmt.

Diese Formel summiert die Quadrate der Differenzen und dividiert sie durch die Gesamtzahl. So erhalten Sie Ihren MSE. Das Besondere daran: Sie quadrieren die Werte in der SUMSQ-Funktion, sodass keine manuelle Quadrierung erforderlich ist. Achten Sie nur auf Bereichsfehler oder vergessen Sie nicht, alle Daten einzubeziehen.

Methode 2: Manuelles Quadrieren und Mitteln (mehr Kontrolle, mehr Schritte)

Dieser Ansatz ist transparenter: Sie quadrieren die Differenzen manuell und berechnen dann den Durchschnitt. Nützlich, wenn Sie Ihre Arbeit überprüfen oder Fehler beheben möchten.

1. Angenommen, Sie haben die Unterschiede bereits in Spalte D, beschriften Sie Spalte E als „Quadrat der Unterschiede“.
2. Geben Sie in E2 „=D2^2“ ein. Ziehen Sie für alle Zeilen nach unten.
3. Geben Sie in eine leere Zelle Folgendes ein: =AVERAGE(E2:E13). Passen Sie den Bereich erneut nach Bedarf an.

Dies gibt den gleichen MSE aus. Ehrlich gesagt verstehe ich nicht, warum Sie nicht einfach die erste Methode verwenden sollten, es sei denn, Sie debuggen oder möchten jeden Schritt detailliert sehen. Manchmal ist es beruhigend, die quadrierten Unterschiede direkt vor Augen zu haben.

In manchen Fällen müssen diese Formeln jedoch etwas angepasst werden – beispielsweise durch das Hinzufügen absoluter Referenzen, das Korrigieren von Bereichen bei Datenverschiebungen oder das erneute Ausführen der Berechnungen nach Datenaktualisierungen. Stellen Sie einfach sicher, dass Ihre Bereiche übereinstimmen, sonst erhalten Sie eine seltsame Zahl, die nicht den Erwartungen entspricht.

Und wenn man diese Grundlagen erst einmal beherrscht, sind die statistischen Funktionen von Excel ziemlich solide. Hoffentlich spart das ein paar Stunden oder zumindest einiges Kopfzerbrechen bei der Auswertung von Vorhersagefehlern. Viel Erfolg und denken Sie daran: Manchmal reicht es schon, die Unterschiede zu schätzen, aber Zahlen zur Untermauerung sind immer besser.

Zusammenfassung

• Berechnen Sie Unterschiede zwischen tatsächlichen und prognostizierten Daten in einer neuen Spalte.
• Verwenden Sie entweder SUMSQ in Kombination mit COUNT oder quadrieren Sie manuell die Differenzen und bilden Sie den Durchschnitt.
• Überprüfen Sie Bereiche und Formeln doppelt, um Fehler zu vermeiden.

Zusammenfassung

Die Erstellung von MSE in Excel mag zunächst etwas mühsam erscheinen, aber sobald es klappt, ist es ganz einfach. Egal, ob Sie die Modellgenauigkeit verfolgen oder sich einfach nur mit Vorhersagen beschäftigen, diese Methoden sollten funktionieren. Probieren Sie einfach die Formeln aus, vergleichen Sie die Ergebnisse, und Sie werden sich daran gewöhnen. Wir drücken die Daumen, dass es hilft, und wünschen Ihnen viel Spaß beim Analysieren.

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