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雷达卡
论文结果表里如果同时写着 RMSE 为 0.
10、平均偏差为 0.12，这一行值得回查。两项都用同一批误差、同一单位时，均方根误差至少等于平均偏差的绝对值。Calculation Spellchecker for Excel 是 RafikiArdhi 发布的统计结果核查插件。免费用法是在检查面板里手动输入或粘贴已经算好的统计量，再看它怎样判断这些数字是否能同时成立。它适合放在复核结果表这一步，帮你先定位有矛盾的数字，再回到实际数据和公式找原因。
拿预测结果作例子。RMSE 是先把误差平方、取平均，再开平方；平均偏差则是保留误差方向直接取平均。比如三个误差都是 0.12，平均偏差和 RMSE 都是 0.12。若有正误差也有负误差，平均偏差可能因为抵消而变小，误差平方仍会进入 RMSE。把这个关系记住，看到结果表有异常时，即使手头只有汇总值，也能先问是列粘错了、单位没统一，还是两项指标取了不同样本。
准备一张表时，先圈定要核查的是哪一组。一个模型常有训练、验证、测试三套结果，有时还会分别给出转换前与转换后的误差。如果从测试集抄 RMSE，却把交叉验证各折的平均偏差抄来比较，两列原先都可能算对。省时间的做法是先在自己的底稿旁边保留样本范围、量纲和计算定义，再把同一口径的结果拿去检查。做交叉验证时，还要区分把所有预测汇总后算一次指标，与先按各折计算再取平均，两种计算顺序可能得到不同结果。
插件指南的免费路径从 Checks 开始。打开检查面板，选与手头结果相符的检查，再将数值手动填入或粘贴到对应输入框。检查过程可以展开查看。以一致性指标为例，发布方的网页计算器能读带表头的输入，比较 RMSE、Bias，以及在定义适用时的 R 和 Lin 一致性相关系数 CCC。有些论文将 R 写成相关系数的平方，有些表实际上采用基于残差的模型效率。网页工具对这两种定义使用不同规则，所以遇到 R 和 CCC 同列时，先看作者怎么定义 R，再看告警。
收到提示后，第一步是对照原表行名和列名，尤其检查是否把相邻模型的数值粘到同一行。第二步回到计算公式，确认误差方向、预测值与实际值对齐、同一批数据是否经过相同的缺失处理。最后再看舍入。有些看起来矛盾的数字是因为展示时只保留一两位小数；可以用保留更多位的结果重查。若仍不一致，最好保留公式或原计算脚本的引用，便于合作者复核。满足数值关系只是第一道筛查，后续还要看模型、样本与研究设计。
免费路径只处理你输入的数值。开发方列出的授权功能则包括读取选中的 Excel 单元格、扫描整个工作簿、检查公式与异常单元格，以及写回批注或报告。研究工具、RA 自定义函数和 R 集成也归在授权功能中。如果你只需要核几行回归或预测结果，手动输入已经能做这项工作；如果问题是工作簿里哪些公式漏算了区域，或者希望自动汇总多个工作表的异常，应该先查自己要用的功能是否已经随授权开放。官网列出的价格和实际开通状态，应以访问时的许可页面为准。
这个工具尤其适合两类交接。整理表格的人可以把检查名称、所用数值及对应样本保留下来，下一位读者一眼就知道为什么某列要回查。论文合作者也可以先围绕具体冲突问一句，例如同一行的 RMSE 和 Bias 是否用了同一批测试样本，避免把意见写成「感觉这里不对」。手里如果只有论文的表格，最多能判断这些数值在特定定义下是否相容；要确认结果来自哪份数据，还要查原始计算。先找得到问题发生在哪里，后面的修改才有对象。
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手头有一张待复核的预测结果表，可以回复后查看免费入口和一致性检查的操作位置。
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