平均绝对偏差 (疯狂）计算器测量 平均距离 一组数据点与其平均值之间的差异。它是各个领域用于了解数据集内变异性或离散性的重要统计工具。
平均绝对偏差计算器公式
MAD 的公式为：
MAD = Σ |Xi – X̄| /n
地点：
- 疯狂：表示平均绝对偏差。
- Σ：表示所有数据点的绝对差之和。
- Xi：代表每个单独的数据点。
- X：表示数据集的均值（平均值）。
- |Xi – X̄|：是每个数据点与平均值之间的绝对差。
- n：表示集合中数据点的总数。
平均绝对偏差计算器示例
让我们通过使用数据集 [10, 15, 20, 25, 30] 的分步示例来说明这一点。
- 计算平均值 (X̄): X̄ = (10 + 15 + 20 + 25 + 30) / 5 = 100 / 5 = 20。
- 计算每个数据点的绝对差异:
- |10 – 20| = 10
- |15 – 20| = 5
- |20 – 20| = 0
- |25 – 20| = 5
- |30 – 20| = 10
- 总结绝对差异：10 + 5 + 0 + 5 + 10 = 30。
- 将总和除以数据点总数 (n)：MAD = 30 / 5 = 6。
有用的参考资料和表格
下表总结了与 MAD 计算相关的一般术语：
| 按揭年数 | 描述 |
|---|---|
| 变化性 | 数据传播的衡量 |
| 偏差 | 值与平均值之间的距离 |
| 分散 | 数据集的变异程度 |
| 标准偏差 | 数据传播的衡量 |
该表可以帮助个人理解和解释结果，而无需每次都进行计算 次.
最常见的常见问题解答
问：MAD 对数据集表示什么？
A: MAD 测量每个数据点与平均值之间的平均距离，表明数据集中的变异性或分散性。 MAD 值越高表明变异性越大。
问：MAD 与标准差有何不同？
A: 两者都测量离散度，但标准差是平均值差值的平方，而 MAD 则考虑绝对差值，这使得计算更简单，但对极值不太敏感。