平均差英文解釋翻譯、平均差的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 mean difference

calm; draw; equal; even; flat; peaceful; plane; smooth; suppress; tie
【醫】 plano-

【計】 divided difference
【醫】 average deviation; mean deviation

平均差（Mean Deviation）是統計學中衡量數據離散程度的核心指标，其定義為各數據點與算術平均值絕對離差的算術平均數。在漢英詞典中，該術語對應英文"Mean Deviation"或"Average Deviation"，強調通過數學期望反映整體偏離趨勢的特性。

計算公式可表示為： $$ MD = frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}|X_i - overline{X}| $$ 其中$X_i$代表觀測值，$overline{X}$為算術平均值，$N$為數據總量。該計算方法因保留絕對值符號而區别于方差，能有效避免正負偏差相互抵消的問題。

相較于标準差，平均差具有更直觀的經濟學解釋，被廣泛應用于金融風險評估、氣象數據分析和質量控制領域。國家統計局在《統計學術語标準》中指出，該指标能準确反映未分組原始數據的整體波動水平。

在實踐應用中需注意：當數據服從正态分布時，平均差與标準差存在固定比例關系（MD≈0.8σ）。這一特性使其在描述分布形态時具有補充說明價值，特别是在需要避免極端值影響的場景下更具優勢。

平均差（Mean Deviation，簡稱MD）是統計學中用于衡量數據離散程度的指标，表示數據點與均值（或中位數）之間絕對差異的平均值。以下是詳細解釋：

數學定義：若數據為( X_1, X_2, dots, Xn )，均值為( mu )，則平均差公式為： $$ MD = frac{1}{n} sum{i=1}^{n} |X_i - mu| $$ 即所有數據點與均值的絕對差之和除以數據總數。
適用場景：適用于衡量數據的離散程度，值越大表示數據越分散，值越小則越集中。

示例：
數據集 ( {2, 4, 6} )

平均差直觀易懂，適合快速評估數據波動性，但在複雜分析中更多使用标準差或方差。