计算机求误差值的方法取决于具体的应用场景和数据类型。以下是几种常见的误差计算方法：
相对误差
相对误差是测量值与真实值之间的绝对值除以真实值，通常以百分比表示。计算公式为：
\[
\text{相对误差} = \frac{|A - E|}{E} \times 100\%
\]
其中，\（A\） 是测量值，\（E\） 是真实值或参考值。
绝对误差
绝对误差是测量值与真实值之间的绝对差值。计算公式为：
\[
\text{绝对误差} = |A - E|
\]
其中，\（A\） 是测量值，\（E\） 是真实值或参考值。
均方误差 （Mean Squared Error, MSE）：均方误差是每个数据点与平均值之间差异的平方和的平均值。计算公式为：
\[
\text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} （A_i - \bar{A}）^2
\]
其中，\（A_i\） 是每个数据点，\（\bar{A}\） 是所有数据点的平均值，\（N\） 是数据点的数量。
均方根误差
（Root Mean Squared Error, RMSE）：
均方根误差是均方误差的平方根。计算公式为：
\[
\text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} （A_i - \bar{A}）^2}
\]
其中，\（A_i\） 是每个数据点，\（\bar{A}\） 是所有数据点的平均值，\（N\） 是数据点的数量。
最大偏差
最大偏差是测量值与真实值之间的最大差值。计算公式为：
\[
\text{最大偏差} = \max（|A - E|, |\bar{A} - A|）
\]
其中，\（A\） 是测量值，\（E\） 是真实值或参考值，\（\bar{A}\） 是所有数据点的平均值。
极差
极差是测量值中的最大值与最小值之差。计算公式为：
\[
\text{极差} = \max（A） - \min（A）
\]
其中，\（A\） 是测量值的集合。
标准偏差
标准偏差是数据点与平均值之间差异的平方和的平均值的平方根。计算公式为：
\[
\text{标准偏差} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} （A_i - \bar{A}）^2}
\]
其中，\（A_i\） 是每个数据点，\（\bar{A}\） 是所有数据点的平均值，\（N\） 是数据点的数量。
根据具体的应用需求和数据类型，可以选择合适的误差计算方法来评估测量结果的准确性和可靠性。在Excel中，可以使用内置的统计函数如 `STDEV`、`VAR`、`SQRT` 等来计算这些误差指标。