這篇文章總結:  計算二次錯誤總和的最簡單方法是從三列表開始. 這三個欄位的標籤是值{\displaystyle {\text{Value}}},偏差{\displaystyle {\text{Deviation}}},偏差2{\displaystyle {\text{Deviation}}^{2}}. 這裡的數字是您的數字. 填寫您的測量值在值{\displaystyle {\text{Value}}} 欄中. 這些可能是某種實驗,統計研究或數學問題所提供的資料. 在這個情況下, 預期的正常體溫為98.6度. 這項研究的結果顯示, 患者的體溫為99.0,98.6,98.5,101.1,98.3,98.6,97.9,98.4,99.2,99.1. 這些數值寫在第一列. 在計算每次測量誤差之前, 任何資料集的平均值都是數值的總和, 這可以象徵性地表示,變數 μ{\displaystyle \mu } 表示平均值,如: μ=Σxn{\displaystyle \mu ={\frac {\Sigma x}{n}}} 對於這些資料,平均值是: 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=8.9810{\displaystyle \mu ={\frac {988.7}}}{10}}} μ=98.87{\displaystyle \mu =98.87} 在您的表的第二列中,您需要填寫每個資料值的測量誤差. 錯誤是測量與平均值之間的差異. 在每一項測量值中, 扣除 98.87 的平均值, 並以結果填寫第二列. 這十項計算如下: 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 98.4-98.47=-0.47} 99.5−98.87=−0.37{\displaystyle 98.33=-0.98.33} 在結果表的第三列中方中,找到每個平方的值. 這些資料代表了每項測量資料的平均值偏差的平方. 請使用計算器找出每個值的正方形. 在第三列記錄結果,如下: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=0.2907{\displaystyle (-0.27) ^{2}=0.0729} (−0.97) 2=0.9409{\displaystyle (-0.97) ^{2}=0.940} (−0.27) 4=0.2209{\displaystyle (-0.2209}=0.2209} 0.2929^{\displaystyle 0.02^{10^{\displaystyle 0.02^{10^{\displaystyle 0.02^{10^{\displaystyle 0.02^{\displaystyle 0.05^ 這樣的結果就是SSE, 也就是二次錯誤的總和. 這一資料集的SSE是通過加上第三列中的十個值來計算的:SSE=6.921{\displaystyle SSE=6.921}  摘要:
建立一個三列表. 填寫這些資料. 計算出平均數值. 計算個別的測量錯誤. 計算出錯誤的平方. 增加錯誤的平方.