
【經】 coefficient of average deviation
平均差系數(Coefficient of Mean Deviation)是統計學中衡量數據離散程度的相對指标,其定義為平均差(Mean Deviation)與數據算術平均數(Mean)的比值。以下是詳細解釋:
平均差(MD)
指各數據點與算術平均數絕對偏差的平均值,公式為:
$$ MD = frac{sum_{i=1}^{n} |x_i - bar{x}|}{n} $$
其中 ( x_i ) 為數據值,( bar{x} ) 為算術平均數,( n ) 為數據量。
平均差系數(CMD)
為消除量綱影響,将平均差标準化為算術平均數的百分比:
$$ CMD = frac{MD}{bar{x}} times 100% $$
該系數越小,表明數據離散程度越低,集中趨勢越顯著。
平均差系數基于絕對偏差,對極端值不敏感;标準差系數(變異系數)基于平方偏差,更易受異常值影響。
平均差系數適用于需避免極端值幹擾的場景(如部分經濟數據分布分析),而标準差系數更常見于自然科學領域。
假設某數據集:{10, 12, 14, 16, 18}
結果說明數據離散程度為平均水平的17.14%。
《統計學大辭典》(中國統計出版社)将平均差系數定義為“平均差與均值之比,用于比較不同單位數據的離散程度”。
Oxford Dictionary of Statistics 解釋其為:
"Coefficient of Mean Deviation measures relative dispersion by scaling the mean deviation to the mean of the dataset."
統計學基礎教材如 Statistical Methods (Snedecor & Cochran) 強調其在非正态分布數據中的穩健性優勢。
平均差系數是統計學中衡量數據離散程度的相對指标,用于消除量綱影響,便于不同數據集的比較。以下是詳細解釋:
定義
平均差系數 = 平均絕對離差 / 數據均值
其中平均絕對離差(Mean Absolute Deviation,簡稱MAD)是各數據點與均值之差的絕對值的平均數。
計算公式
特點
應用場景
示例:
若A城市家庭月收入均值為8000元,MAD為600元;B城市均值為5000元,MAD為400元。
注意:該系數在均值接近0時失效(分母過小會導緻數值失真)。
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