方法1方法1/3：手工计算sse

1. 1创建一个三列表格。计算误差平方和的最清晰方法是从一个三列表开始。将这三列标记为值{\displaystyle{\text{Value}}}、偏差{\displaystyle{\text{Deviation}}}和偏差2{\displaystyle{\text{Deviation}}}^{2}。

2. 2填充数据。第一列将保存测量值。用测量值填写值{\displaystyle{\text{Value}}}列。这些可能是一些实验、统计研究的结果，或者只是为一道数学题提供的数据。在本例中，假设您正在处理一些医疗数据，并且您有一个10名患者的体温列表。正常体温预计为98.6度。测量10名患者的体温，得出99.0、98.6、98.5、101.1、98.3、98.6、97.9、98.4、99.2和99.1。将这些值写入第一列。

3. 3.计算平均数。在计算每次测量的误差之前，必须计算完整数据集的平均值。回想一下，任何数据集的平均值都是这些值的总和除以集合中的值的数量。这可以用符号表示，变量μ{\displaystyle\mu}表示平均值，对于该数据，μ=∑xn{\displaystyle\mu={\frac{\Sigma x}{n}}，平均值计算为：μ=99.0+98.6+98.5+101.1+98.3+98.6+97.9+98.4+99.2+99.110{\displaystyle\mu={\frac{99.0+98.6+98.5+101.1+98.3+98.6+97.9+98.4+99.2+99.1}{10}}μ=988.710

4. 4计算各个误差测量值。在表格的第二列中，需要填写每个数据值的误差测量值。误差是测量值和平均值之间的差值。对于给定的数据集，从每个测量值中减去平均值98.87，并将结果填入第二列。这十个计算如下：99.0−98.87=0.13{\displaystyle 99.0-98.87=0.13}98.6−98.87=−0.27{\displaystyle 98.6-98.87=-0.27}98.5−98.87=−0.37{\displaystyle 98.5-98.87=-0.37}101.1−98.87=2.23{\displaystyle 101.1-98.87=2.23}98.3−98.87=−0.57{\displaystyle 98.3-98.87=-0.57}98.6−98.87=−0.27{\displaystyle 98.6-98.87=-0.27}97.9−98.87=−0.97{\displaystyle 97.9-98.87=-0.97}98.4−98.87=−0.47{\displaystyle 98.4-98.87=-0.47}99.2−98.87=0.33{\displaystyle 99.2-98.87=0.33}99.1−98.87=0.23{\displaystyle 99.1-98.87=0.23}

5. 5计算误差的平方。在表格的第三列中，找到中间列中每个结果值的平方。这些值代表每个测量数据值的平均值偏差的平方。对于中间列中的每个值，使用计算器找到平方。在第三列中记录结果，如下所示：0.132=0.0169{\displaystyle 0.13^{2}=0.0169}(−0.27）2=0.0729{\displaystyle（-0.27）^{2}=0.0729}(−0.37）2=0.1369{\displaystyle（-0.37）^{2}=0.1369}2.232=4.9729{\displaystyle 2.23 ^{2}=4.9729}(−0.57）2=0.3249{\displaystyle（-0.57）^{2}=0.3249}(−0.27）2=0.0729{\displaystyle（-0.27）^{2}=0.0729}(−0.97）2=0.9409{\displaystyle（-0.97）^{2}=0.9409}(−0.47）2=0.2209{\displaystyle（-0.47）^{2}=0.2209}0.332=0.1089{\displaystyle 0.33 ^{2}=0.1089}0.232=0.0529{\displaystyle 0.23 ^{2}=0.0529}

6. 6将误差平方相加。最后一步是找到第三列中的值之和。期望的结果是SSE，即误差平方和。对于该数据集，通过将第三列中的10个值相加来计算SSE：SSE=6.921{\displaystyle SSE=6.921}

方法2方法2/3：创建excel电子表格以计算sse

1. 1标记电子表格的列。您将在Excel中创建一个三列表格，三个标题与上面相同。在单元格A1中，键入标题“值”在单元格B1中，输入标题“偏差”在标题单元格中输入“偏差平方”

2. 2输入数据。在第一列中，您需要输入测量值。如果集很小，你可以简单地手工输入。如果数据集很大，可能需要将数据复制并粘贴到列中。

3. 3找出数据点的平均值。Excel有一个函数可以为您计算平均值。在数据表下面的一些空白单元格中（实际上，选择哪个单元格并不重要），输入以下内容：=平均值（A2:_________;）实际上不键入空白。用最后一个数据点的单元格名称填写该空白。例如，如果您有100个数据点，您将使用函数：=Average（A2:A101）。此函数包括A2到A101的数据，因为最上面一行包含列的标题。按Enter键或单击表格上的任何其他单元格时，数据值的平均值将自动填充刚刚编程的单元格。

4. 4输入误差测量的功能。在“偏差”列的第一个空单元格中，需要输入一个函数来计算每个数据点与平均值之间的差值。为此，需要使用平均值所在的单元格名称。现在假设你用的是A104号电池。在单元格B2中输入的误差计算函数为：=A2-$A$104。美元符号是确保每次计算都锁定在单元格A104中所必需的。

5. 5输入误差平方的函数。在第三列中，可以直接使用Excel计算所需的平方。在单元格C2中，输入函数=B2^2

6. 6复制函数以填充整个表格。在每列的顶部单元格B2和C2中分别输入函数后，需要填写完整的表格。您可以在表的每一行重新键入函数，但这将花费太长的时间。使用鼠标，同时高亮显示B2和C2单元格，在不松开鼠标键的情况下，向下拖动到每列的底部单元格。如果我们假设表中有100个数据点，则将鼠标向下拖动到单元格B101和C101。然后释放鼠标按钮时，公式将复制到表格的所有单元格中。该表应自动填充计算值。

7. 7.找到SSE。表的C列包含所有平方误差值。最后一步是让Excel计算这些值的总和。在表格下方的一个单元格中（本例中可能是C102），输入函数：=Sum（C2:C101）。当您单击enter或单击表格的任何其他单元格时，您应该拥有数据的SSE值。

方法3方法3/3：将sse与其他统计数据关联

1. 1计算与SSE的差异。查找数据集的SSE通常是查找其他更有用值的基础。第一个是方差。方差是指测量数据与平均值的差异程度。它实际上是平均值的平方差的平均值。因为SSE是平方误差的总和，所以只需除以值的数量，就可以找到平均值（即方差）。但是，如果计算的是样本集的方差，而不是完整总体的方差，则将除以（n-1）而不是n。因此，如果计算的是完整总体的方差，则方差=SSE/n。方差=SSE/（n-1），如果您正在计算样本数据集的方差。对于患者体温的样本问题，我们可以假设10名患者仅代表一个样本集。因此，方差的计算公式为：方差=SSE（n−1） {\displaystyle{\text{Variance}}={\frac{\text{SSE}{（n-1）}}}Variance=6.9219{\displaystyle{\text{Variance}}={\frac{6.921}{9}}Variance=0.769{\displaystyle{\text{Variance}}=0.769}

2. 2计算SSE的标准偏差。标准偏差是一个常用值，表示任何数据集的值偏离平均值的程度。标准差是方差的平方根。回想一下，方差是平方误差测量值的平均值。因此，在计算SSE后，可以找到如下标准偏差：标准偏差=SSEn−1{\displaystyle{\text{Standard Deviation}}={\sqrt{\frac{\text{SSE}}{n-1}}}对于温度测量的数据样本，可以找到如下标准偏差：Standard Deviation=SSEn−7.1{{{显示风格{{{文本{{标准偏差}}}{{{{{{{{{{{{{{{{}}}}}}}}标准偏差{{{{{{{{{{{{显示风格{{{文本{{{标准偏差}}}}{{{{{{{{{{{{{{{{{{{文本{{{{{{{{{{{{{{{}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}{{{{{{{{{}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}{{{{{{{{{{{{}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}

3. 3使用SSE测量协方差。本文关注的是一次只测量一个值的数据集。然而，在许多研究中，你可能会比较两个不同的值。您可能想知道这两个值之间的关系，而不仅仅是数据集的平均值。这个值就是协方差。协方差的计算太复杂了，这里不需要详细说明，只需要注意对每种数据类型使用SSE，然后进行比较。有关协方差和相关计算的更详细说明，请参见计算协方差。作为协方差使用的一个例子，您可能希望比较医学研究中患者的年龄与药物降低体温的效果。然后你会有一组年龄数据和第二组温度数据。你会找到每个数据集的SSE，然后从那里找到方差、标准差和协方差。

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