1、RMSE（均方根误差）即标准误差：
假如数据在A1：Z1
标准方差用函数=STDEV（A1:Z1）
方差用函数=VARA（A1:Z1）
2、MRE（平均相对误差）
Excel/函数/统计/STDEV（Sd）
计算出标准偏差Sd值，然后除以平均数再×100％就可以了。
不晓得对不？
Excel 用Stdev计算均方根误差RMSE和用公式（见附图）计算的结果是一样的。
公式计算需注意根号中的分母是n-1而不是n
{1,2,3,4,5}的RMSE用Excel的Stdev计算结果与公式计算结果都是1581139
RMSE 是 精确度 的度量，用于比较特定数据集的 不同模型 的预测误差，而不是数据集之间的预测误差，因为 它与比例相关 。
RMSE 始终是非负的 ，值0（实际上几乎从未实现）表明数据非常合适。通常，较低的RMSE优于较高的RMSE。但是，跨不同类型数据的比较将无效，因为该度量取决于所使用数字的比例。
RMSE是平方误差平均值的平方根。每个误差对RMSE的影响与平方误差的大小成正比; 因此，较大的误差对RMSE的影响不成比例。因此， RMSE对异常值敏感 。
均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较为方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
误差平方和又称残差平方和、组内平方和等，根据n个观察值拟合适当的模型后，余下未能拟合部份(ei=yi一y平均)称为残差，其中y平均表示n个观察值的平均值，所有n个残差平方之和称误差平方和。
在回归分析中通常用SSE表示，其大小用来表明函数拟合的好坏。将残差平方和除以自由度n-p-1(其中p为自变量个数)可以作为误差方差σ2的无偏估计，通常用来检验拟合的模型是否显著。
扩展资料
当其他量相等时，无偏估计量比有偏估计量更好一些，但在实践中，并不是所有其他统计量的都相等，于是也经常使用有偏估计量，一般偏差较小。
当使用一个有偏估计量时，也会估计它的偏差。有偏估计量可能用于以下原因：由于如果不对总体进一步假设，无偏估计量不存在或很难计算（如标准差的无偏估计）；由于估计量是中值无偏的，却不是均值无偏的（或反之）。
由于一个有偏估计量较之无偏估计量（特别是收缩估计量）可以减小一些损失函数（尤其是均方差）；或者由于在某些情况下，无偏的条件太强，而这些无偏估计量没有太大用处。
此外，在非线性变换下均值无偏性不会保留，不过中值无偏性会保留；例如样本方差是总体方差的无偏估计量，但它的平方根标准差则是总体标准差的有偏估计量。
参考资料来源：百度百科-均方误差
参考资料来源：百度百科-误差平方和
均方根误差的好处是对测量中的特大或特小误差反映非常敏感，均方根误差（RMSE）：顾名思义，均方根误差是对样本点的测量值和真值先做差，再求平方，然后做平均运算，最后做开方。其表征的含义是，测量值与真值曲线的拟合程度。用来衡量测量的准确程度，均方根误差值越小，测量精度越高
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