சராசரி முழுமையான விலகல் கணிப்பான்

தரவுத்தொகுப்பின் சராசரி முழு விலகலைக் கண்டுபிடிக்கவும்.

மதிப்புகளை கமா அல்லது இடைவெளியால் பிரிக்கவும்.
சராசரி முழுமையான விலகல் —
சராசரி —
முழுமையான விலகல்களின் தொகை —
குறைந்தபட்சம் —
அதிகபட்சம் —
& வரம்பு —
எண்ணிக்கை —

நீங்கள் தட்டச்சு செய்யும் போது முடிவுகள் புதுப்பிக்கப்படும்.

இந்த கணிப்பொறி சரியான பதிலைத் தந்தது?

கணிப்பொறி பற்றி

The 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.

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. Because it averages plain distances rather than squared ones, the MAD is expressed in the original units and is easy to explain to a non-technical audience.

Worked example: for 2, 4, 6, 8, 10 the mean is 6. The absolute deviations are 4, 2, 0, 2, 4, which sum to 12, so the MAD is 12 ÷ 5 = 2.4 — on average each value sits 2.4 units from the mean. The deviation table below lists every value’s distance so you can trace the result.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

MAD ஐ மதிப்பிடுவதில் வேறுபாடுகள் உள்ளனவா?

MAD முழுமையான விலகலை சராசரியாகக் கொண்டுள்ளது, ஆனால் தரநிலை விலகல் சராசரியாக சதுர விலகலை எடுத்துக்கொண்டு சதுர மூலத்தை எடுத்துக்கொள்ளும். இது சதுரமாக இல்லை என்பதால், MAD வெளிப்புற விலகலுக்கு குறைந்த எடை கொடுக்கிறது மற்றும் எப்போதும் விளக்க எளிதாக உள்ளது, ஆனால் தரநிலை விலகல் எளிமையான கணித குணங்களைக் கொண்டுள்ளது.

MAD யை கைமுறையாக எப்படி கணக்கிடுவது?

நடுநிலையை கண்டுபிடி, ஒவ்வொரு மதிப்பிலிருந்தும் அதை குறைத்து ஒவ்வொரு முடிவுக்கும் முழு மதிப்பையும் எடுத்து, பின்பு அந்த தூரங்களுக்கு நடுநிலையை பெறு. 2, 4, 6, 8, 10 க்கு நடுநிலை6ஆகும் மற்றும் MAD (4+2+0+2+4)/5= 2.4.

சராசரி முழுமையான விலகல் சராசரி விலகல் போலவே இருக்கிறதா?

ஆம், இரண்டு சொற்களும் பொதுவாக ஒரே பொருளை குறிப்பிடுகின்றன: ஒரு மையப் புள்ளியிலிருந்து முழு தூரத்தின் சராசரி, பெரும்பாலும் சராசரி. சில பாடநூல்கள் நடுநிலையிலிருந்து தூரத்தை அளவிடுகின்றன, இது மொத்த தூரத்தை குறைக்கிறது, ஆனால் இந்த கணிப்பான் சராசரியை பயன்படுத்துகிறது.

ஏன் MAD முழுமையான மதிப்புகளை பயன்படுத்துகிறது?

சராசரிக்கு மேலே உள்ள விலகல் நேர்மையாகவும், கீழே உள்ளவை எதிர்மையாகவும் இருக்கும், அவை எப்போதும் பூஜ்ஜியமாக இருக்கும், எனவே அவற்றின் சாதாரண சராசரி பயன்படாது. முழு மதிப்பைப் பெறுவது ஒவ்வொரு தூரமும் கணக்கிடப்படும், உண்மையான பரவலை அளிக்கும் அளவை கொடுக்கும்.

நான் எப்போது MAD ஐ தரநிலை விலகலுக்கு மேலாக தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும்?

எளிதாக விளக்கக்கூடிய மற்றும் வெளிப்புற விளைவுகளுக்கு உறுதியான பரவல் அளவை நீங்கள் விரும்பினால் அல்லது சதுரத்தின் சில மிகவும் அதிக மதிப்புகளை அதிகமாக மதிப்பிடும்போது MAD தேர்ந்தெடுக்கவும். இயல்பான பகிர்வு அல்லது விகித அடிப்படையிலான சோதனைகள் போன்ற கணித குணங்கள் தேவைப்பட்டால் தரநிலை விலகல் விரும்பப்படுகிறது.

சராசரி முழுமையான விலகல் பூஜ்ஜியமாக இருக்க முடியுமா?

ஒவ்வொரு மதிப்பும் சராசரிக்கு சமமானால் மட்டுமே - அதாவது, அனைத்து எண்களும் ஒரே மாதிரியானவை மற்றும் பரவுதல் இல்லை. இல்லையென்றால் MAD எப்போதும் நேர்ம எண்.

தொடர்புடைய கணிப்பான்கள்

நிலையான விலகல் கணிப்பான் மாறுபாடு கணிப்பான் சராசரி, நடுநிலை, முறை கணிப்பான்

❤️ காதல் Calculator.Free? பகிர்

𝕏  X Facebook Reddit
API — குறியீட்டிலிருந்து இந்த கணிப்பொறியை பயன்படுத்து

இந்த கணிப்பொறியை ஒரு இலவச JSON முடிவு புள்ளியாக அழைக்கவும் - எந்த விசையும் தேவையில்லை. கீழே உள்ள புல மதிப்புகளை கேள்வி அளவுருக்கள் அல்லது JSON ஆக அனுப்பவும். நீங்கள் நீக்க விரும்பும் எதுவும் இந்த பக்கம் முன் நிரப்பப்பட்ட முன்னிருப்புகளை பயன்படுத்தும்; தெரியாத அளவுரு 400, எப்போதும் அமைதியான புள்ளி இல்லை. முழு API ஆவணத்தை படிக்கவும் →

முடிவுப் புள்ளி

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);

முடிவுகள் பொதுவான வழிகாட்டுதல் மட்டுமே மதிப்பீடுகள், நிதி, மருத்துவம் அல்லது வரி ஆலோசனை இல்லை.