MeanDeviation
MeanDeviation[data]
给出与 data 中元素平均值的平均绝对偏差.
更多信息
- MeanDeviation 亦称为 MAD.
- MeanDeviation 是散度的度量.
- 对于 VectorQ data ,平均偏差 由 给出,其中 是 data 的均值.
- 对于 MatrixQ data,针对每个列向量计算平均偏差,MeanDeviation[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}] 等价于 {MeanDeviation[{x1,x2,…}],MeanDeviation[{y1,y2,…}],…}. »
- 对于 ArrayQ data,平均偏差等价于 ArrayReduce[MeanDeviation,data,1]. »
- MeanDeviation 可处理数值和符号数据.
- data 可以有以下其他形式和解释:
-
Association 数值(键被忽略) » SparseArray 数组,相当于 Normal[data] » QuantityArray 量组成的数组 » WeightedData 基于 EmpiricalDistribution » EventData 基于 SurvivalDistribution » TimeSeries, TemporalData, … 向量或数值组成的数组(忽略时间戳) » Image,Image3D RGB 通道的值或灰度的强度值 » Audio 所有通道的幅值 » DateObject, TimeObject 日期列表或时间列表 »
范例
打开所有单元关闭所有单元基本范例 (4)
范围 (18)
基本用法 (6)
数组数据 (5)
矩阵 MeanDeviation 按列进行计算:
张量的 MeanDeviation 按第一个索引进行计算: »
当输入为 Association 时,MeanDeviation 只作用于值:
可以像使用密集数组一样使用 SparseArray 数据:
求 QuantityArray 的平均偏差:
图像和音频数据 (2)
应用 (3)
属性和关系 (4)
MeanDeviation 是与 Mean 的绝对偏差的 Mean:
MeanDeviation 等同于1-范数偏差除以 Length:
对于较大的均匀数据集,MeanDeviation 与 MedianDeviation 结果近似相等:
MeanDeviation 可以认为是缩放过的距离 Mean 的 ManhattanDistance:
巧妙范例 (1)
样本数量增加时,MeanDeviation 与 MedianDeviation 的比:
文本
Wolfram Research (2007),MeanDeviation,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanDeviation.html (更新于 2024 年).
CMS
Wolfram 语言. 2007. "MeanDeviation." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanDeviation.html.
APA
Wolfram 语言. (2007). MeanDeviation. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/MeanDeviation.html 年