That is nothing but the difference between y and ŷ after you have found out best fit parameters of β0, β1 up to βn, you can predict for every data by substituting the value of x, x2 and so on and you predict ŷ and you compute the difference y - ŷ and sum over squared of all this is called the mean squared error.
તે y અને ŷ વચ્ચેનો તફાવત સિવાય કંઈ નથી, જ્યારે તમને β0, β1 સુધી βn ના શ્રેષ્ઠ ફિટ પરિમાણો મળી આવ્યા પછી, તમે x, x2 અને તેથી વધુના મૂલ્યની અવેજી કરીને દરેક ડેટા માટે આગાહી કરી શકો છો અને તમે ŷ આગાહી કરી શકો છો અને તમે તફાવત y - ŷ ની ગણતરી કરો અને આ બધાના વર્ગના સરવાળાને મીન સ્ક્વેર્ડ એરર કહેવામાં આવે છે.