MeanDeviation
MeanDeviation[data]
data の要素の平均から平均絶対偏差を与える.
詳細
- MeanDeviationはMADとしても知られている.
- MeanDeviationは分散の尺度である.
- VectorQ data の平均偏差 はで与えられる.ただし, は data の平均である.
- MatrixQ data の平均偏差は各列ベクトルについて計算される.MeanDeviation[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}]は{MeanDeviation[{x1,x2,…}],MeanDeviation[{y1,y2,…}],…}に等しい. »
- ArrayQ data の平均分散はArrayReduce[MeanDeviation,data,1]に等しい. »
- MeanDeviationは,数値データと記号データの両方を扱う.
- data は次の追加的な形式と解釈を持つことがある.
-
Association 値(キーは無視される) » SparseArray 配列として,Normal[data]に等しい » QuantityArray 配列としての数量 » WeightedData もとになっているEmpiricalDistributionに基づく » EventData もとになっているSurvivalDistributionに基づく » TimeSeries, TemporalData, … ベクトルまたは値の配列(タイムスタンプは無視される) » Image,Image3D RGBチャンネル値またはグレースケールの強度値 » Audio すべてのチャンネルの振幅値 » DateObject, TimeObject 日付のリストまたは時間のリスト »
例題
すべて開くすべて閉じる例 (4)
スコープ (18)
基本的な用法 (6)
配列データ (5)
MeanDeviationは行列の列ごとに作用する:
MeanDeviationはテンソルの最初の添字全体に作用する: »
MeanDeviationは,入力がAssociationのときはその値に作用する:
SparseArrayデータは密な配列と同じように使うことができる:
QuantityArrayの平均偏差を求める:
画像データと音声データ (2)
アプリケーション (3)
特性と関係 (4)
MeanDeviationはMeanからの絶対偏差のMeanである:
MeanDeviationはLengthで割った1ノルムの偏差に等しい:
大きい均一のデータ集合の場合,MeanDeviationとMedianDeviationはほぼ等しい:
MeanからのスケールされたManhattanDistanceとしてのMeanDeviation:
おもしろい例題 (1)
サンプルサイズを大きくした際のMeanDeviationのMedianDeviationに対する割合:
テキスト
Wolfram Research (2007), MeanDeviation, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanDeviation.html (2024年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2007. "MeanDeviation." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanDeviation.html.
APA
Wolfram Language. (2007). MeanDeviation. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanDeviation.html