计算平均绝对偏差
在统计学中有许多关于扩散或分散的度量。虽然范围和标准偏差是最常用的，但还有其他方法可以量化离散度。我们将了解如何计算数据集的平均绝对偏差。
定义
我们从平均绝对偏差的定义开始，它也被称为平均绝对偏差。本文给出的公式是平均绝对偏差的正式定义。把这个公式看作是一个过程或一系列步骤，我们可以用来获得我们的统计数据，这也许更有意义。
- 我们从一个数据集的平均值或中心测量值开始，用m表示。
- 接下来，我们发现每个数据值与m的偏差有多大。这意味着我们取每个数据值和m之间的差值。
- 在这之后，我们取上一步中每个差值的绝对值。换言之，对于任何差异，我们都会放弃任何负面迹象。这样做的原因是与m存在正偏差和负偏差。如果我们不找出一种方法来消除消极的迹象，如果我们把它们加在一起，所有的偏差就会相互抵消。
- 现在我们将所有这些绝对值相加。
- 最后，我们将这个总和除以n，n是数据值的总数。结果是平均绝对偏差。
变化
上述过程有几种变化。请注意，我们没有明确说明m是什么。这样做的原因是，我们可以对m使用各种统计数据。通常，这是我们数据集的中心，因此可以使用中心趋势的任何测量值。
数据集中心最常见的统计度量是平均值、中位数和模式。因此，在计算平均绝对偏差时，其中任何一项都可用作m。这就是为什么通常指平均值的平均绝对偏差或中位数的平均绝对偏差。我们将看到几个这样的例子。
示例：关于平均值的平均绝对偏差
假设我们从以下数据集开始：
1, 2, 2, 3, 5, 7, 7, 7, 7, 9.
该数据集的平均值为5。下表将组织我们计算平均值绝对偏差的工作。
- 发表于 2021-09-17 05:28
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- 分类：数学
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