Kalkulator odchylenia mediany bezwzględnej
Oblicz medianowe odchylenie bezwzględne (MAD) zestawu danych za pomocą wzorów krok po kroku, interaktywnej wizualizacji, wykrywania wartości odstających i porównania solidności z odchyleniem standardowym.
Blokada reklam uniemożliwia wyświetlanie reklam
MiniWebtool jest darmowy dzięki reklamom. Jeśli to narzędzie Ci pomogło, wesprzyj nas przez Premium (bez reklam + szybciej) albo dodaj MiniWebtool.com do wyjątków i odśwież stronę.
- Albo przejdź na Premium (bez reklam)
- Zezwól na reklamy dla MiniWebtool.com, potem odśwież
O Kalkulator odchylenia mediany bezwzględnej
Witamy w Kalkulatorze medianowego odchylenia bezwzględnego, solidnym narzędziu statystycznym, które oblicza MAD za pomocą wzorów krok po kroku, interaktywnej wizualizacji danych i wglądu w wykrywanie wartości odstających. MAD jest potężną alternatywą dla odchylenia standardowego, gdy dane zawierają wartości odstające lub mają rozkład inny niż normalny.
Co to jest medianowe odchylenie bezwzględne (MAD)?
Medianowe odchylenie bezwzględne (MAD) jest solidną miarą rozproszenia statystycznego, która opisuje, jak bardzo wartości w zestawie danych są rozproszone. W przeciwieństwie do odchylenia standardowego, które wykorzystuje średnią i kwadraty różnic, MAD wykorzystuje medianę i bezwzględne różnice, co czyni je wysoce odpornym na wartości odstające i wartości ekstremalne.
Mówiąc prościej: MAD to mediana tego, jak daleko każdy punkt danych znajduje się od ogólnej mediany danych.
Dlaczego MAD jest miarą „solidną”
Statystykę uważa się za solidną (robust), jeśli nie znajduje się pod silnym wpływem wartości odstających lub naruszeń założeń. MAD ma punkt załamania wynoszący 50%, co oznacza, że do połowy danych może być uszkodzonych, zanim MAD poda arbitralnie błędny wynik. W przeciwieństwie do tego średnia i odchylenie standardowe mają punkt załamania wynoszący 0% - nawet pojedyncza wartość odstająca może drastycznie na nie wpłynąć.
MAD vs odchylenie standardowe: kiedy używać każdego z nich
| Właściwość | MAD | Odchylenie standardowe |
|---|---|---|
| Użyta miara tendencji centralnej | Mediana | Średnia |
| Typ odchylenia | Wartości bezwzględne | Kwadraty wartości |
| Wrażliwość na wartości odstające | Bardzo niska (solidna) | Wysoka (wrażliwa) |
| Punkt załamania | 50% | 0% |
| Najlepsze dla | Danych skośnych, wartości odstających | Rozkładów normalnych |
| Wydajność dla danych normalnych | ~37% | 100% |
Kiedy używać MAD
- Twoje dane mogą zawierać wartości odstające lub ekstremalne
- Dane są skośne lub nie mają rozkładu normalnego
- Potrzebujesz solidnego punktu odniesienia do wykrywania wartości odstających
- Chcesz miary, na którą nie wpłynie kilka nietypowych obserwacji
- Pracujesz w dziedzinach takich jak finanse, kontrola jakości lub wykrywanie anomalii
Kiedy używać odchylenia standardowego
- Potwierdzono, że Twoje dane mają rozkład normalny
- Potrzebujesz maksymalnej wydajności statystycznej
- Dane są czyste i nie zawierają wartości odstających
- Musisz użyć wyników w testach parametrycznych
Współczynnik skali (k = 1,4826)
Przy porównywaniu MAD z odchyleniem standardowym lub używaniu MAD jako solidnego oszacowania odchylenia standardowego populacji dla danych o rozkładzie normalnym, stosuje się stałą k = 1,4826:
Ta stała wynika z zależności:
$$k = \frac{1}{\Phi^{-1}(3/4)} \approx 1,4826$$Gdzie $\Phi^{-1}$ jest odwrotnością dystrybuanty standardowego rozkładu normalnego. Dla danych o rozkładzie normalnym przeskalowane MAD będzie w przybliżeniu równe odchyleniu standardowemu.
MAD do wykrywania wartości odstających
MAD doskonale nadaje się do wykrywania wartości odstających, ponieważ wartości odstające nie wpływają na sam próg. Metoda zmodyfikowanego wskaźnika Z-score wykorzystuje MAD:
Punkt danych jest zazwyczaj oznaczany jako odstający, jeśli $|M_i| > 3,5$. Ta metoda jest bardziej niezawodna niż używanie odchylenia standardowego, ponieważ:
- Wartości odstające nie wpływają na MAD ani medianę używaną do obliczenia progu
- Działa dobrze nawet wtedy, gdy występuje wiele wartości odstających (unika się efektu maskowania)
- Jest skuteczna dla rozkładów innych niż normalny
Jak korzystać z tego kalkulatora
- Wprowadź swoje dane: Wprowadź wartości liczbowe oddzielone przecinkami, spacjami lub znakami nowej linii. Użyj przycisków przykładów, aby szybko przetestować różne typy danych.
- Wybierz współczynnik skali: Wybierz „Bez skalowania” dla surowego MAD lub k=1,4826, aby oszacować odchylenie standardowe. Możesz również wprowadzić niestandardowy współczynnik skali.
- Ustaw precyzję dziesiętną: Wybierz od 2 do 15 miejsc po przecinku.
- Oblicz i analizuj: Kliknij „Oblicz MAD”, aby zobaczyć kompleksowe wyniki, w tym ocenę solidności.
- Przejrzyj krok po kroku: Przeanalizuj szczegółowe rozbicie obliczeń pokazujące każdy etap obliczania MAD.
Zrozumienie wyników
Wyniki podstawowe
- MAD: Medianowe odchylenie bezwzględne - główny wynik
- Przeskalowane MAD: MAD pomnożone przez wybrany współczynnik skali
- Mediana: Centralna wartość Twojego zestawu danych
- Ocena solidności: Ocena porównująca MAD z odchyleniem standardowym
Statystyki porównawcze
- Średnia: Średnia arytmetyczna do porównania
- Odchylenie standardowe: Przykładowe odchylenie standardowe do porównania
- IQR: Rozstęp międzykwartylowy (inna solidna miara)
- Q1, Q3: Pierwszy i trzeci kwartyl
Często zadawane pytania
Co to jest medianowe odchylenie bezwzględne (MAD)?
Medianowe odchylenie bezwzględne (MAD) jest solidną miarą dyspersji statystycznej. Oblicza się je jako medianę odchyleń bezwzględnych od mediany danych: MAD = mediana(|xᵢ - mediana(X)|). W przeciwieństwie do odchylenia standardowego, MAD jest odporne na wartości odstające, co czyni je idealnym dla zestawów danych o ekstremalnych wartościach lub rozkładach innych niż normalny.
Czym MAD różni się od odchylenia standardowego?
MAD wykorzystuje medianę i wartości bezwzględne, podczas gdy odchylenie standardowe wykorzystuje średnią i kwadraty różnic. Sprawia to, że MAD jest znacznie bardziej odporne na wartości odstające - pojedyncza ekstremalna wartość może drastycznie zwiększyć odchylenie standardowe, ale ledwie wpływa na MAD. Dla danych o rozkładzie normalnym MAD pomnożone przez 1,4826 przybliża odchylenie standardowe.
Co to jest współczynnik skali k=1,4826 dla MAD?
Stała 1,4826 służy do tego, aby MAD stało się spójnym estymatorem odchylenia standardowego dla danych o rozkładzie normalnym. Matematycznie k = 1/Φ⁻¹(3/4), gdzie Φ⁻¹ jest funkcją kwantylową standardowego rozkładu normalnego. Mnożąc MAD przez 1,4826, otrzymujesz solidne szacowanie σ.
Kiedy powinienem używać MAD zamiast odchylenia standardowego?
Używaj MAD, gdy Twoje dane mogą zawierać wartości odstające, nie mają rozkładu normalnego lub gdy potrzebujesz solidnej miary, która nie zostanie wypaczona przez ekstremalne obserwacje. MAD jest szczególnie przydatne w eksploracyjnej analizie danych, kontroli jakości, finansach i wykrywaniu anomalii.
Jak można wykorzystać MAD do wykrywania wartości odstających?
MAD doskonale nadaje się do wykrywania wartości odstających za pomocą zmodyfikowanego wskaźnika Z-score: M = 0,6745 × (xᵢ - mediana) / MAD. Wartości z |M| > 3,5 są zazwyczaj uważane za odstające. Ta metoda jest bardziej niezawodna niż używanie odchylenia standardowego, ponieważ wartości odstające nie wpływają na sam próg wykrywania.
Ile liczb obsługuje ten kalkulator MAD?
Ten kalkulator może obsługiwać zestawy danych praktycznie o dowolnej wielkości. Testowaliśmy go z ponad 100 000 liczbami, a narzędzie zapewnia natychmiastowe wyniki. Niezależnie od tego, czy masz 3 punkty danych, czy 100 000, kalkulator wydajnie obliczy MAD wraz ze wszystkimi powiązanymi statystykami.
Dodatkowe zasoby
Cytuj ten materiał, stronę lub narzędzie w następujący sposób:
"Kalkulator odchylenia mediany bezwzględnej" na https://MiniWebtool.com/pl/kalkulator-odchylenia-mediany-bezwzględnej/ z MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
przez zespół miniwebtool. Zaktualizowano: 19 stycznia 2026 r.
Możesz także wypróbować nasz AI Rozwiązywacz Matematyczny GPT, aby rozwiązywać swoje problemy matematyczne poprzez pytania i odpowiedzi w języku naturalnym.
Inne powiązane narzędzia:
Statystyki i analiza danych:
- Kalkulator ANOVA Polecane
- Kalkulator średniej arytmetycznej Polecane
- Kalkulator średniej - Wysoka precyzja
- Kalkulator odchylenia średniego
- Generator wykresów pudełkowych
- Kalkulator testu chi-kwadrat Polecane
- Kalkulator współczynnika zmienności Polecane
- Kalkulator d Cohena
- Kalkulator złożonej stopy wzrostu
- Kalkulator przedziałów ufności
- Kalkulator Przedziału Ufności dla Proporcji Nowy
- Kalkulator Wspolczynnika Korelacji Polecane
- Kalkulator średniej geometrycznej
- Kalkulator średniej harmonicznej
- Twórca histogramów
- Kalkulator rozstępu międzykwartylowego
- Kalkulator testu Kruskala-Wallisa
- Kalkulator Regresji Liniowej
- Kalkulator wzrostu logarytmicznego
- Kalkulator Testu U Manna-Whitneya
- Kalkulator średniego odchylenia bezwzględnego (MAD)
- Kalkulator Średniej
- Kalkulator Sredniej, Mediany i Mody
- Kalkulator odchylenia mediany bezwzględnej
- Kalkulator Mediany
- Kalkulator Midrange
- Kalkulator trybu
- Kalkulator Wartości Odstających
- Kalkulator odchylenia standardowego populacji-wysoka precyzja
- Kalkulator Kwartyli
- Kalkulator Odchylenia Kwartylnego
- Kalkulator zasięgu
- Kalkulator Względnego Odchylenia Standardowego
- Kalkulator RMS
- Kalkulator średniej z próby
- kalkulator wielkości próbki
- Kalkulator odchylenia standardowego próby
- Twórca Wykresów Rozrzutu
- Kalkulator odchylenia standardowego - Wysoka precyzja
- Kalkulator Błędu Standardowego
- Kalkulator Statystyczny Polecane
- Kalkulator Testu t Polecane
- kalkulator wariancji (Wysoka precyzja)
- Kalkulator Z-Score Nowy