复习平均绝对偏差值（MAD）

平均绝对偏差(MAD)

数据集的平均绝对偏差是每个数据点与均值之间的平均距离。它让我们了解了数据集的变化度。

下面是计算平均绝对偏差的方法。

步骤 1: 求出均值。

步骤 2:使用正距离计算每个数据点离均值的距离。这些被称为绝对偏差。

步骤 3: 将这些偏差相加。

步骤 4: 把数据的总和除以数据的个数。

下面例子中的这些步骤可能是了解平均绝对偏差的最好方法，但是这里有一种更正式的方法来把这些步骤写成公式:

MAD = \frac{\sum | x_{i} - \bar{x} |}{n}

埃里卡喜欢在网上贴她的猫的照片。以下是在过去

6

张照片中，每个人得到了多少个“赞”:

10

15

15

17

18

21

找出平均绝对偏差。

步骤 1: 求出均值。

这些数据的总和是

96

，总共有

6

张图片。

平均值 = \frac{96}{6} = 16

平均值是

16

。

步骤 2: 计算每个数据点和平均值之间的距离。

步骤 3: 将这些距离值相加。

6 + 1 + 1 + 1 + 2 + 5 = 16

步骤 4: 把数据的总和除以数据的个数。

MAD = \frac{16}{6} \approx 2.67

个赞。

平均来说，每张照片得到

3

个赞。

想知道更多关于平均绝对偏差的信息吗?查看此视频。

下表显示了玛丽的柠檬树上每个季节生长的柠檬的数量。

求数据集的平均绝对偏差(MAD)。

个柠檬。

想要更多的这样的练习么?点击查看此练习。

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