平均绝对离差 (MAD) 计算器
使用逐步公式、交互式可视化和综合统计分析计算平均绝对离差。通过我们的免费 MAD 计算器了解数据变异性。
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平均绝对离差 (MAD) 计算器
欢迎使用平均绝对偏差 (MAD) 计算器,这是一个全面的统计工具,提供分步公式计算、交互式可视化和详细的数据分析。无论您是学习统计学的学生、分析实验数据的研究人员,还是评估数据质量的专业人士,此计算器都能为您提供关于数据变异性的直观见解。
什么是平均绝对偏差 (MAD)?
平均绝对偏差 (MAD) 是一种统计量度,用于量化每个数据点与数据集中心之间的平均距离。与对偏差进行平方的方差和标准差不同,MAD 使用绝对值,这使其更易于直观解释,且对极端异常值的敏感度较低。
MAD 回答了这样一个问题:“平均而言,数据点离中心有多远?”这使其成为一种优秀的离散程度度量,既易于向非统计学专业人士解释,又保持了数学上的严谨性。
MAD 公式
其中:
- n = 数据点的数量
- xi = 每个单独的数据值
- x̄ = 数据的平均值
- |...| = 绝对值(去除负号)
关于中位数的 MAD
另一种形式是使用中位数而非平均值来计算 MAD:
其中 x̃ 代表中位数。该版本对异常值更具稳健性,有时在偏态分布中更受青睐。
如何使用此计算器
- 输入您的数据: 在文本区域输入数值,以逗号、空格或换行符分隔。点击示例按钮即可查看计算器的运行效果。
- 选择 MAD 类型: 选择“关于平均值的 MAD”进行标准计算,或选择“关于中位数的 MAD”进行抗异常值分析。
- 设置十进制精度: 根据您的精度要求选择 2-15 位小数。
- 计算: 点击按钮查看包括 MAD、可视化图表和分步计算在内的综合结果。
- 分析: 查看显示数据分布的散点图以及比较单个偏差与 MAD 的柱状图。
MAD 与标准差的对比
MAD 和标准差 (SD) 都衡量数据的离散程度,但它们有重要的区别:
| 特征 | MAD | 标准差 |
|---|---|---|
| 公式基础 | 绝对偏差 | 平方偏差 |
| 异常值敏感度 | 较低 | 较高(平方会放大偏差) |
| 解释性 | 与数据单位相同 | 与数据单位相同 |
| 数学性质 | 在 0 处不可微 | 平滑、可微 |
| 对于正态分布 | MAD ≈ 0.7979 × SD | SD ≈ 1.2533 × MAD |
| 最佳应用场景 | 稳健估计、非正态数据 | 统计推断、正态数据 |
何时使用 MAD
MAD 的优势
- 稳健性: MAD 受异常值影响较小,因为它不对偏差进行平方
- 可解释性: 结果与原始数据单位相同,代表平均距离
- 无平方问题: 避免了平方可能产生的极小或极大数值的问题
- 易于沟通: 更容易向非技术受众解释
何时选择 MAD 而非标准差
- 您的数据包含异常值或极端值
- 您需要对非正态分布的离散程度进行稳健度量
- 您希望使用直观的度量来传达变异性
- 您正在进行探索性数据分析
解读 MAD 值
MAD 值的意义取决于背景。将 MAD 与平均值进行比较以获得相对度量:
| MAD/平均值比率 | 变异水平 | 解读 |
|---|---|---|
| < 5% | 低 | 数据非常一致,离散程度极小 |
| 5% - 15% | 中等 | 许多应用场景下的典型变异性 |
| 15% - 30% | 高 | 离散程度显著;可能需要调查 |
| > 30% | 极高 | 数据点高度分散;检查是否存在问题 |
分步计算 MAD
以下是手动计算 MAD 的方法:
- 列出您的数据: 整理您的数值数据
- 计算中心值: 找到平均值(或中位数)
- 计算偏差: 从每个值中减去中心值
- 取绝对值: 去除任何负号
- 计算平均数: 将绝对偏差相加并除以总数
计算示例
对于数据:2, 4, 6, 8, 10
- 平均值 = (2+4+6+8+10)/5 = 6
- 偏差:|2-6|=4, |4-6|=2, |6-6|=0, |8-6|=2, |10-6|=4
- MAD = (4+2+0+2+4)/5 = 12/5 = 2.4
MAD 的应用
质量控制
制造工艺使用 MAD 来监控一致性。较低的 MAD 值表示生产更均匀,而 MAD 增加可能预示着工艺偏移或设备问题。
财务分析
MAD 用于衡量投资波动性和预测准确性。它提供了一种稳健的预测误差度量,不会被偶然的大幅误差所扭曲。
科学研究
当数据可能包含异常值或底层分布未知时,研究人员会使用 MAD。它在不假设正态性的情况下提供可靠的离散程度估计。
教育
MAD 常作为离散程度度量的入门内容讲授,因为它在概念上比标准差更简单,同时在数学上仍然有效。
常见问题解答
什么是平均绝对偏差 (MAD)?
平均绝对偏差 (MAD) 是一种统计量度,用于衡量每个数据点与数据集中心(平均值或中位数)之间的平均距离。与对偏差进行平方的方差和标准差不同,MAD 使用绝对值,使其更直观且对极端异常值不那么敏感。公式为 MAD = (1/n) × Σ|xi - 中心|。
关于平均值的 MAD 和关于中位数的 MAD 有什么区别?
关于平均值的 MAD 衡量的是与算术平均值的平均绝对偏差——这是统计学中最常用的形式。关于中位数的 MAD(也称为中位数绝对偏差)则使用中位数作为中心点,使其对异常值更具稳健性。对于对称分布,这两个值相似,但对于偏态数据或带有异常值的数据,关于中位数的 MAD 提供了更可靠的离散程度度量。
MAD 与标准差有什么不同?
MAD 和标准差都衡量数据的离散程度,但方法论不同。标准差在计算平均值之前对每个偏差进行平方,然后取平方根——由于平方会放大较大的偏差,因此它对异常值更敏感。MAD 只是简单地计算绝对偏差的平均值,提供了与原始数据单位相同的更具可解释性的结果。对于正态分布数据,标准差约为 MAD 的 1.25 倍。
什么时候应该使用 MAD 而不是标准差?
在以下情况下使用 MAD:(1) 数据包含可能扭曲标准差的异常值,(2) 想要以原始数据单位表示的更直观的度量,(3) 需要对非正态分布的离散程度进行稳健估计,(4) 向非统计人员解释变异性。在处理正态分布、统计推断或需要与其他使用标准差的研究保持一致性时,请使用标准差。
高 MAD 值表示什么?
高 MAD 值表示数据点偏离中心较远,显示出较高的变异性。其解释取决于背景——将 MAD 作为百分比与平均值进行比较:MAD 小于平均值的 5% 表示低变异性(数据精确),5-15% 显示中等变异性,15-30% 表示高变异性,大于 30% 则表明极高的变异性,可能需要调查数据质量问题或自然波动。
此 MAD 计算器支持多少个数字?
我们的在线 MAD 计算器专为效率而设计,可处理从 2 个数字到 100,000+ 个数值的数据集。计算器使用高精度十进制算术即时处理数据,无论数据集大小如何都能确保结果准确。只需输入以逗号、空格或换行符分隔的数字即可。
其他资源
引用此内容、页面或工具为:
"平均绝对离差 (MAD) 计算器" 于 https://MiniWebtool.com/zh-cn/平均绝对偏差计算器/,来自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/
由 miniwebtool 团队。更新日期:2026年1月19日
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