Microsoft Excel에서 평균 제곱 오차(MSE)를 계산하는 방법

때로는 Excel에서 MSE를 구하는 방법을 이해하는 것이 다소 과하게 느껴질 수 있지만, 모델을 비교하거나 예측이 얼마나 잘 맞는지 확인하고 싶을 때는 놀라울 정도로 유용합니다.이유는 잘 모르겠지만, 수식의 이런 작은 조정만으로도 큰 차이를 만들 수 있습니다.특히 페이지의 숫자가 아닌 실제 데이터를 다룰 때 더욱 그렇습니다.그리고 어떤 설정에서는 이러한 계산기 기능이 처음에는 잘 작동하지만, 다른 설정에서는 몇 가지 작업을 다시 해야 합니다.물론 Excel에서는 때때로 필요 이상으로 어렵게 만들어야 하기 때문입니다.

기본적으로 예측의 정확도(예: 월별 매출 추정치)를 파악하려면 예상 값과 실제 결과의 평균 제곱 차이를 계산해야 합니다.바로 이 부분에서 MSE(평균 제곱 오차)가 빛을 발합니다. MSE는 회귀선이나 모델이 실제 데이터와 얼마나 가까운지 평가하는 데 자주 사용됩니다.

수식 자체는 복잡해 보일 수 있습니다.합, 제곱 차이, 평균 등이 너무 많으니까요.하지만 단계별로 따라 하다 보면 그렇게 어렵지 않습니다. Excel에서 수식을 처리하는 방법은 크게 두 가지입니다.수동 계산이나 빠른 함수를 얼마나 많이 사용할지에 따라 다릅니다.

Excel에서 평균 제곱 오차를 계산하는 방법

방법 1: SUMSQ 함수 사용(빠르고 간단함)

가장 빠른 방법이지만, 셀 참조를 조심하지 않으면 오류가 발생하기 쉽습니다.실제 값과 예측 값의 차이를 계산하고, 그 차이를 제곱한 후 모두 더한 다음 총 관측치 수(n)로 나누는 것이 핵심입니다.꽤 쉽습니다.

1. 새로운 열을 만듭니다.예를 들어 D열에 “차이점”이라는 라벨을 붙입니다.
2. D2에 `=C2-B2`를 입력합니다(C에는 실제 값이, B에는 예측 값이 있다고 가정).아래로 드래그하여 모든 데이터 포인트를 채웁니다.
3. 셀을 선택하고 다음을 입력합니다 =SUMSQ(D2:D13)/COUNT(D2:D13). D13을 마지막 행으로 바꾸고 범위가 데이터와 일치하는지 확인합니다.

이 공식은 차이의 제곱을 더하고 총합으로 나누어 MSE를 구합니다.흥미로운 점은 SUMSQ 함수에서 제곱을 계산하기 때문에 수동으로 제곱할 필요가 없다는 것입니다.단, 범위 오류나 모든 데이터를 포함하지 않는 것에 주의하세요.

방법 2: 수동으로 제곱 및 평균화(더 많은 제어, 더 많은 단계)

이 방법은 더 투명합니다.직접 차이를 제곱한 후 평균을 구합니다.작업을 다시 확인하거나 문제를 해결하려는 경우에 유용합니다.

1. 열 D에 이미 차이가 있다고 가정하고 열 E에 “차이의 제곱”이라는 레이블을 지정합니다.
2. E2에 `=D2^2`를 입력하고 모든 행을 아래로 드래그하세요.
3. 빈 셀에 다음을 입력합니다 =AVERAGE(E2:E13)..필요에 따라 범위를 다시 조정합니다.

이렇게 해도 같은 MSE가 나옵니다.솔직히, 디버깅 중이거나 모든 단계를 자세히 보고 싶은 경우가 아니라면 첫 번째 방법을 사용하지 않을 이유가 없습니다.때로는 제곱 차이를 직접 보는 것만으로도 안심이 됩니다.

어느 쪽이든, 일부 설정에서는 이러한 수식을 약간 수정해야 할 수 있습니다.절대 참조를 추가하거나, 데이터가 이동한 경우 범위를 수정하거나, 데이터 업데이트 후 계산을 다시 실행하는 등의 작업이 필요할 수 있습니다.범위가 일치하는지 확인하세요.그렇지 않으면 예상과 다른 이상한 숫자가 나올 것입니다.

그리고 중요한 건, 이러한 기본 사항들을 익히면 Excel의 통계 기능은 꽤 탄탄하다는 것입니다.덕분에 몇 시간을 절약하거나, 적어도 예측 오류를 평가할 때 머리를 쥐어뜯는 일을 피할 수 있기를 바랍니다.행운을 빕니다.그리고 기억하세요.때로는 차이를 눈으로만 확인하는 것만으로도 충분하지만, 그 차이를 뒷받침하는 수치를 가지고 있는 것이 항상 더 좋습니다.

요약

• 새로운 열에서 실제 데이터와 예측 데이터 간의 차이를 계산합니다.
• SUMSQ를 COUNT와 함께 사용하거나, 수동으로 차이를 제곱한 후 평균을 구합니다.
• 오류를 방지하려면 범위와 수식을 다시 한 번 확인하세요.

마무리

Excel에서 MSE를 사용하는 것은 처음에는 다소 지루하게 느껴질 수 있지만, 일단 익숙해지면 간단합니다.모델 정확도를 추적하든, 단순히 예측에 열중하든, 이 방법들이 도움이 될 것입니다.수식을 조금씩 바꿔가며 결과를 비교해 보면 금방 익숙해질 겁니다.도움이 되기를 바라며, 즐거운 분석 되세요.

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