excel 散点图RMSE

散点图RMSE是一种评估散点图拟合度的指标，通常用于评估实际数据与预测数据之间的误差。RMSE（Root Mean Square Error）表示实际值与预测值之间的差值平方和的平均值的平方根。

在Excel中，计算散点图RMSE可以通过以下步骤实现：

1. 准备实际数据和预测数据，将它们分别放在两列中。

2. 在空白单元格中输入以下公式：=SQRT(SUMSQ(B2:B11-C2:C11)/COUNT(B2:B11))

3. 将B2:B11替换为实际数据所在的单元格范围，将C2:C11替换为预测数据所在的单元格范围。

4. 按下回车键即可计算出散点图RMSE。

相关问题

python怎么画散点图（excel导入）

### 使用Python从Excel导入数据并创建散点图

为了实现这一目标，可以采用`pandas`库来处理Excel文件中的数据，并使用`matplotlib`库来进行绘图操作。以下是具体方法以及示例代码。

#### 安装所需库
在开始之前，确保已经安装了必要的Python包，可以通过pip命令完成这些依赖项的安装：

pip install pandas matplotlib openpyxl

#### 导入模块与加载数据
接下来，在Python环境中引入所需的模块，并指定要读取的Excel文件路径。这里假设有一个名为`example.xlsx`的工作表，其中包含了两列用于绘制散点图的数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Excel文件
file_path = 'path/to/your/example.xlsx'
data_frame = pd.read_excel(file_path)

# 假设第一列为X轴数据，第二列为Y轴数据
x_data = data_frame.iloc[:, 0].values
y_data = data_frame.iloc[:, 1].values

#### 绘制散点图
有了上述准备之后就可以调用Matplotlib的功能来生成散点图了。下面这段代码不仅会显示图形本身，还会计算两个变量之间的皮尔逊相关系数和均方根误差（RMSE），并将它们作为文本添加到图表上[^2]。

from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x_data, y_data, c='blue', marker='o')

# 计算相关性和MSE
correlation_coefficient, _ = pearsonr(x_data, y_data)
mse_value = mean_squared_error(y_data, x_data)
rmse_value = np.sqrt(mse_value)

text_str = f"Pearson Correlation Coefficient: {correlation_coefficient:.4f}\n"
text_str += f"Root Mean Squared Error (RMSE): {rmse_value:.4f}"
props = dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)
plt.text(0.05, 0.95, text_str, transform=plt.gca().transAxes, fontsize=12,
         verticalalignment='top', bbox=props)

plt.title('Scatter Plot with Pearson and RMSE')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.grid(True)
plt.show()

此过程展示了如何利用Python高效地将存储于Excel文档内的数值型信息转换成直观易懂的可视化形式——即散点图；同时提供了关于这两组数据之间关联程度的重要统计指标说明[^4]。

excel如何显示两条折线图的均方根误差

在Excel中，如果你想同时显示两条折线图并计算它们的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE），通常会涉及到数据可视化和公式计算两部分。首先，你需要有两条折线的数据，并且这两条线可能是预测值和实际值之间的对比。

步骤如下：

1. **创建折线图**:
- 输入你的数据，确保有一列是实际值，另一列是对应的预测值。
- 选择这两列数据，在Excel的“插入”菜单中选择“折线图”，你可以选择不同类型，例如簇状折线图或区域折线图，以便清楚地展示两组数据。

2. **添加RMSE作为副图表**
- 右键点击已有的折线图，选择“添加图表元素” > “数据标签”选项，为每个系列添加数据标签显示数值。
- 在旁边空白单元格中，输入RMSE的计算公式。对于两个系列 `A` 和 `B` 的RMSE，可以用如下的Excel公式：

     =SQRT(SUM((Series_A-Yield)^2)/COUNT(A:A))

其中`Series_A`是实际值列，`Yield`是对应预测值列（假设都是连续编号）。复制这个公式，分别替换`Series_A`和`Yield`为其他序列。

3. **调整格式**
- 格式化数据标签，使其易于阅读并与折线图视觉上区分。
- 可能还需要手动调整RMSE值的位置，使其与相应的数据点对齐。

记得定期更新RMSE值，如果你的预测值或实际值发生变化。