這篇文章的總結:  計算二次誤差的最簡單方法是使用三列表. 標記三個列為值{\displaystyle {\text{Value}}},偏差{\displaystyle {\text{Deviation}}},和偏差2{\displaystyle {\text{Deviation}}^{2}}. 第一個列將包含您的測量值. 用您的測量值填寫值{\displaystyle {\text{Value}}} 列. 這些可能是某種實驗的結果,統計研究,或者只是為數學問題提供的資料. 在這種情況下,假設你正在處理一些醫療資料, 預期的正常體溫為98.6度. 測量了十名患者的體溫,結果顯示99.0,98.6,98.5,101.1,98.3,98.6,97.9,98.4,99.2和99.1. 寫下這些值在第一個列. 在計算每次測量的誤差之前, 必須計算整個資料集的平均值. 記住,任何資料集的平均值都是值的總和,除以集合中的值數. 這可以通過符號表示,變數 μ{\displaystyle \mu } 代表平均值,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}}}=98.87{\displaystyle \mu =98.87} 在表的第二個列中,您需要填寫每個資料值的測量誤差. 誤差是測量和平均值之間的差異. 對於給定的資料集,從每個測量值中減去平均值98.87,並填寫第二列的結果. 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 98.6-98.87=-0.47{\displaystyle 98.4-98.47=-0.47} 99.2−98.87=-0.28.87=-0.98.33{\displaystyle 99.98.23=-0.1} 在表中,在每列中找到值,在表 這些代表了每個測量資料值的偏離平均值的平方. 用計算器找出中間列中的每一個值的平方. 在第三個列中記錄結果,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{\displaystyle 0.29^{10^{10}=0.89^{\displaystyle 0.23^{2^{0.05}) 在第三個列中找到值的最終步驟是0. 想要的結果是SSE,也就是二次誤差的總和. 對於這個資料集,SSE是通過將第三列中的十個值加在一起來計算的:SSE=6.921{\displaystyle SSE=6.921}  摘要:
建立一個三列表. 填寫資料. 計算平均值. 計算單個測量誤差. 計算錯誤的平方. 增加錯誤的正方形.