ਮਤਲਬ ਨਿਰਪੱਖ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ
ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ ਦਾ ਔਸਤ ਨਿਸ਼ਚਤ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ (MAD) ਲੱਭੋ ।
ਨਤੀਜੇ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ।
ਇਸ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਬਾਰੇ
mean absolute deviation (MAD) is the average distance between each value and the mean, using absolute values so distances never cancel out. It measures spread like the standard deviation but is simpler and less sensitive to outliers, because it does not square the deviations. This calculator reports the MAD together with the mean, range and the sum of absolute deviations it was measured from. This calculator reports the MAD together with the mean, range and the sum of absolute deviations it was measured from. This calculator is easy to explain toanon-technical audience and it is easy to trace every value’s distance so that you can find the result.The method is direct: find the mean, take the absolute value of each value’s distance from it, add those distances up and divide by the number of values. The MAD is 12 ÷ 5.The mean absolute deviation (MAD) is the average distance between each value and the mean.Worked example:The MAD is 12.The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.Worked example:The MAD absolute deviation is 12.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
MAD ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
MAD ਪੂਰਨ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਦਾ ਔਸਤ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਵਰਗ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਦਾ ਔਸਤ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਰਗ ਰੂਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈ । ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, MAD ਆਉਟਲੀਅਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਭਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਮਝਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤਿਕ ਗੁਣ ਵਧੇਰੇ ਸਹੂਲਤ ਨਾਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ।
ਮੈਂ MAD ਕਿਵੇਂ ਦਸਤੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਔਸਤ ਲੱਭੋ, ਹਰੇਕ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਲਵੋ, ਫਿਰ ਔਸਤ ਦੂਰੀ ਲੱਭੋ ।2,4,6, 8, 10 ਲਈ ਔਸਤ6ਹੈ ਅਤੇ MAD (4+2+0+2+4)/5= 2.4ਹੈ ।
ਕੀ ਮਤਲਬ ਪੂਰਨ ਝਟਕਾ ਮਤਲਬ ਝਟਕਾ ਵਾਂਗ ਹੀ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕੋ ਹੀ ਗੱਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ: ਕੇਂਦਰੀ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ ਪੂਰਨ ਦੂਰੀ ਦਾ ਔਸਤ, ਅਕਸਰ ਔਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ । ਕੁਝ ਪਾਠ- ਪੁਸਤਕਾਂ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੱਧ ਤੋਂ ਦੂਰੀ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕੁੱਲ ਦੂਰੀ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਔਸਤ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ।
MAD ਅਸਲੀ ਮੁੱਲ ਕਿਉਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ?
ਔਸਤ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਦੇ ਡਰਾਇਵਿੰਗ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹਨ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦੇ ਡਰਾਇਵਿੰਗ ਨੈਗੇਟਿਵ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸ਼ੂਗਰ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਔਸਤ ਬੇਕਾਰ ਹੈ । ਪੂਰਾ ਮੁੱਲ ਲੈਣ ਨਾਲ ਸਾਈਨ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਹਰ ਦੂਰੀ ਗਿਣਤੀ ਹੋਵੇ, ਸਪਰੇਡ ਦਾ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਮਾਪ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ।
ਕਦੋਂ ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਉੱਤੇ MAD ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂ?
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫੈਲਣ ਮਾਪਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਮਾਪਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵੱਧ ਭਾਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਤਾਂ MAD ਚੁਣੋ । ਸਟੈਂਡਰਡ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਪਸੰਦ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਣਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਰਮਲ ਵੰਡ ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨ- ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟ ।
ਕੀ ਔਸਤ ਪੂਰਨ ਡੇਵਿਏਸ਼ਨ ਸ਼ੂਗਰ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਸਿਰਫ ਤਾਂ ਹੀ, ਜਦੋਂ ਹਰ ਮੁੱਲ ਔਸਤ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੋਵੇ - ਜਦੋਂ ਸਾਰੇ ਨੰਬਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੋਣ ਅਤੇ ਕੋਈ ਫੈਲਾਅ ਨਾ ਹੋਵੇ । ਨਹੀਂ ਤਾਂ MAD ਹਮੇਸ਼ਾ ਧਨਾਢ ਨੰਬਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ।
API — ਕੋਡ ਤੋਂ ਇਹ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਵਰਤੋਂ
ਇਸ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਨੂੰ ਮੁਫਤ JSON ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਕਾਲ ਕਰੋ - ਕੋਈ ਕੁੰਜੀ ਲੋੜੀਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕਿਊਰੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਾਂ JSON ਵਾਂਗ ਭੇਜੋ । ਪੂਰਾ API ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਪੜ੍ਹੋ →
ਅੰਤ- ਬਿੰਦੂ
GET https://calculator.free/api/v1/mean-absolute-deviation/
curl
curl "https://calculator.free/api/v1/mean-absolute-deviation/?numbers=2, 4, 6, 8, 10"
JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/mean-absolute-deviation/?" + new URLSearchParams({
"numbers": "2, 4, 6, 8, 10"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);
ਨਤੀਜੇ ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਈ ਹਨ, ਵਿੱਤੀ, ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਟੈਕਸ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹਨ।