Среднее абсолютное отклонение калькулятора
Найти среднее абсолютное отклонение (МДД) набора данных.
Результаты обновляются по мере их печатания.
О калькуляторе
Среднее абсолютное отклонение (MAD) — это среднее расстояние между каждым значением и средним, с использованием абсолютных значений, которые никогда не отменяются. Он измеряет распределение, как стандартное отклонение, но является более простым и менее чувствительным к резкому отклонению, поскольку он не увязает отклонения. Этот калькулятор сообщает MAD вместе со средним, диапазоном и суммой абсолютных отклонений, от которых он был измерен. Метод является прямым: найти среднее значение, взять абсолютное значение каждого значения 6,3-го расстояния от него, добавить эти расстояния и разделить их на число значений. Поскольку он усреднеет простые расстояния, а не квадратные значения, MAD выражается в оригинальных единицах и легко объяснить нетехнической аудитории. В таблице ниже каждого значения.
Часто задаваемые вопросы
Чем МАД отличается от стандартного отклонения?
MAD усреднеет абсолютные отклонения, в то время как стандартное отклонение усреднеет квадратные отклонения и затем берет квадратный корень. Поскольку он не квадратный, MAD придает меньше веса резко выделяющимся и часто легче объяснить, но стандартное отклонение имеет более удобные математические свойства.
Как я вычислю МЕД вручную?
Найти среднее значение, вычесть его из каждого значения и взять абсолютное значение каждого результата, затем усреднеть эти расстояния. 2, 4, 6, 8, 10 среднее значение равно 6, а MAD (4+2+0+2+4)/5 = 2,4.
Является ли среднее абсолютное отклонение таким же, как и среднее отклонение?
Да, эти два термина обычно относятся к одному и тому же: среднее значение абсолютных расстояний от центральной точки, чаще всего среднего. Некоторые учебники измеряют расстояние от медианы, которое сводится к минимуму общего расстояния, но этот калькулятор использует среднее значение.
Почему MAD использует абсолютные значения?
Отклонения выше среднего являются положительными, а ниже — отрицательными, и они всегда суммируются до нуля, поэтому их обычный средний показатель бесполезен.
Когда мне лучше показывать драку, чем стандартное отклонение?
Выберите MAD, когда вам нужен показатель, который легко объяснить и который можно определить как резкий, или когда при квадрате будет перевесить несколько крайних значений. Обычное отклонение предпочтительнее, когда вам нужны математические свойства, которые оно питает, такие как обычное распределение или тесты на основе вариации.
Может ли среднее абсолютное отклонение быть нулевым?
Только когда каждое значение равно среднему, то есть когда все числа идентичны и не распределены.
API — использовать этот калькулятор из кода
Назовите этот калькулятор свободным конечным пунктом JOSON — не требуется ключа. Отправьте полевые значения ниже в качестве параметров запроса или JOSON. Читать полные документы API →
Конечный показатель
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);Результаты являются лишь оценками общего руководства, а не финансовыми, медицинскими или налоговыми рекомендациями.