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平均絕對離差計算機

計算平均絕對離差,包含逐步公式、互動式視覺化和全面的統計分析。使用我們的免費 MAD 計算機了解數據變異性。

平均絕對離差計算機
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平均絕對離差計算機

歡迎使用平均絕對離差 (MAD) 計算機,這是一個全面的統計工具,可通過逐步公式、互動式可視化和詳細的數據分析來計算 MAD。無論您是學習統計學的學生、分析實驗數據的研究人員,還是評估數據質量的專業人士,此計算機都能為您提供對數據變異性的直觀洞察。

什麼是平均絕對離差 (MAD)?

平均絕對離差 (MAD) 是一種統計量度,用於量化每個數據點與數據集中心之間的平均距離。與計算偏差平方的方差和標準差不同,MAD 使用絕對值,這使得解釋更直觀,且對極端離群值的敏感度較低。

MAD 回答了這樣一個問題:“數據點與中心的平均距離是多少?”這使其成為一種極佳的數據離散程度量度,既易於向非統計專業人士解釋,又保持了數學上的嚴謹性。

MAD 公式

平均絕對離差(相對於平均值)
$$\text{MAD} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|x_i - \bar{x}|$$

其中:

中位數 MAD

另一種形式是使用中位數而不是平均值來計算 MAD:

平均絕對離差(相對於中位數)
$$\text{MAD}_{\text{median}} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|x_i - \tilde{x}|$$

其中 x̃ 代表中位數。這個版本對離群值更具穩健性,有時在處理偏態分佈時更受青睞。

如何使用此計算機

  1. 輸入您的數據:在文本區域輸入數值,以逗號、空格或換行符分隔。點擊示例按鈕查看計算機的運行情況。
  2. 選擇 MAD 類型:選擇“平均值 MAD”進行標準計算,或選擇“中位數 MAD”進行抗離群值分析。
  3. 設置十進制精度:根據您的精度要求選擇 2-15 位小數。
  4. 計算:點擊按鈕查看包括 MAD、可視化和逐步計算在內的全面結果。
  5. 分析:查看顯示數據分佈的散點圖和將各個偏差與 MAD 進行比較的條形圖。

MAD 與標準差的比較

MAD 和標準差 (SD) 都是衡量數據離散程度的指標,但它們之間存在重要差異:

特徵MAD標準差 (SD)
公式基礎絕對偏差平方偏差
離群值敏感度較低較高(平方會放大偏差)
解釋與數據單位相同與數據單位相同
數學性質在 0 處不可微平滑、可微
正態分佈下MAD ≈ 0.7979 × SDSD ≈ 1.2533 × MAD
最佳使用場景穩健估計、非正態數據統計推斷、正態數據

何時使用 MAD

MAD 的優點

何時選擇 MAD 而非標準差

解釋 MAD 值

MAD 值的含義取決於背景。將 MAD 與平均值進行比較以獲得相對量度:

MAD/平均值 比例變異水平解釋
< 5%數據非常一致,離散程度極小
5% - 15%中度許多應用的典型變異性
15% - 30%離散程度較大;可能需要調查
> 30%極高數據點分佈極廣;請檢查是否存在問題

逐步計算 MAD

以下是手動計算 MAD 的步驟:

  1. 列出您的數據:整理您的數值
  2. 計算中心:找到平均值(或中位數)
  3. 求偏差:從每個數值中減去中心值
  4. 取絕對值:去除任何負號
  5. 計算平均值:將絕對偏差求和並除以數量

計算示例

對於數據:2, 4, 6, 8, 10

MAD 的應用

質量控制

製造過程使用 MAD 來監控一致性。較低的 MAD 值表示生產更均勻,而 MAD 增加可能信號著工藝偏移或設備問題。

財務分析

MAD 用於衡量投資波動性和預測準確性。它提供了一種穩健的預測誤差衡量方式,不會被偶爾的大幅偏差所扭曲。

科學研究

當數據可能包含離群值或底層分佈未知時,研究人員會使用 MAD。它在不假設正態性的情況下提供可靠的離散程度估計。

教育

MAD 常作為離散程度量度的入門課程,因為它在概念上比標準差更簡單,同時在數學上仍然有效。

常見問題解答

什麼是平均絕對離差 (MAD)?

平均絕對離差 (MAD) 是一種統計量度,用於衡量每個數據點與數據集中心(平均值或中位數)之間的平均距離。與計算偏差平方的方差和標準差不同,MAD 使用絕對值,這使其更直觀,且對極端離群值的敏感度較低。公式為 MAD = (1/n) × Sum of |xi - center|。

平均值 MAD 與中位數 MAD 有什麼區別?

平均值 MAD 衡量與算術平均值的平均絕對偏差——這是統計學中最常用的形式。中位數 MAD(也稱為中位數絕對偏差)則使用中位數作為中心點,使其對離群值更具穩健性。對於對稱分佈,這兩個值相似,但對於偏態數據或含有離群值的數據,中位數 MAD 能提供更可靠的離散程度衡量。

MAD 與標準差有何不同?

MAD 和標準差都衡量數據的離散程度,但方法論不同。標準差在平均前對每個偏差進行平方,然後取平方根——這使得它對離群值更敏感,因為平方放大了較大的偏差。MAD 只是簡單地對絕對偏差取平均值,提供了一個與原始數據單位相同的、更具解釋性的結果。對於正態分佈數據,標準差大約是 MAD 的 1.25 倍。

什麼時候應該使用 MAD 而不是標準差?

在以下情況使用 MAD:(1) 數據包含可能扭曲標準差的離群值,(2) 想要一個以原始數據為單位的更直觀的量度,(3) 需要對非正態分佈的離散程度進行穩健估計,(4) 向非統計專業人士解釋變異性。在處理正態分佈、統計推斷或需要與其他使用標準差的研究進行比較時,請使用標準差。

高 MAD 值表示什麼?

高 MAD 值表示數據點相對於中心分佈較廣,顯示出較高的變異性。具體解釋取決於背景——將 MAD 與平均值進行百分比比較:MAD 低於平均值的 5% 表示低變異性(數據精確),5-15% 顯示中度變異性,15-30% 表示高變異性,大於 30% 則建議進行非常高的變異性調查,可能存在數據質量問題或自然變異。

這個 MAD 計算機支持多少個數字?

我們的在線 MAD 計算機旨在提高效率,可以處理從 2 個數字到 100,000+ 個數值的數據集。計算機使用高精度十進制算術立即處理數據,以確保無論數據集大小如何都能獲得準確的結果。只需輸入以逗號、空格或換行符分隔的數字即可。

其他資源

引用此內容、頁面或工具為:

"平均絕對離差計算機" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw/平均絕對偏差計算機/,來自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/

由 miniwebtool 團隊開發。更新日期:2026年1月19日

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