MedianDeviation
MedianDeviation[data]
data 要素の中央値 からの平均絶対偏差を与える.
詳細
- MedianDeviationはMADとしても知られている.
- MedianDeviationは分散についての強力な測度である.これは,外れ値にはあまり敏感ではないことを意味する.
- VectorQ data の{x1,x2,…,xn}については,中央値偏差 はベクトルト{x1– ,…,xn– }の中央値で与えられる.ここで, は data の中央値である.
- MatrixQ data の中央偏差値は,各列ベクトルについて計算される.MedianDeviation[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}]は{MedianDeviation[{x1,x2,…}],MedianDeviation[{y1,y2,…}],…}に等しい. »
- ArrayQ data の中央偏差値はArrayReduce[MedianDeviation,data,1]に等しい. »
- MedianDeviation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,Normal[data]に等しい » QuantityArray 配列として数量 » 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チャンネルの値またはグレースケール強度値 » 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 (3)
スコープ (18)
基本的な用法 (6)
配列データ (5)
MedianDeviationは行列の列ごとに作用する:
MedianDeviationはテンソルについては第1レベルの列ごとの中央偏差値を与える:
入力がAssociation,のとき,中央偏差値関数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の中央偏差値を求める:
画像データと音声データ (2)
アプリケーション (4)
特性と関係 (2)
考えられる問題 (1)
MedianDeviationは実数値を要求する:
おもしろい例題 (1)
サンプルサイズを大きくした際のMedianDeviationのMeanDeviationに対する割合:
テキスト
Wolfram Research (2007), MedianDeviation, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/MedianDeviation.html (2024年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2007. "MedianDeviation." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/MedianDeviation.html.
APA
Wolfram Language. (2007). MedianDeviation. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/MedianDeviation.html