Среднее абсолютное отклонение измеряет разброс наблюдений в наборе данных.
Это особенно полезная метрика, поскольку на нее меньше влияют выбросы, чем на другие меры дисперсии , такие как стандартное отклонение и дисперсия.
Формула для расчета медианного абсолютного отклонения, часто обозначаемая аббревиатурой MAD, выглядит следующим образом:
MAD = медиана (|x i – x m |)
куда:
- x i : i -е значение в наборе данных
- x m : среднее значение в наборе данных
В следующих примерах показано, как вычислить среднее абсолютное отклонение R с помощью встроенной функции mad() .
Пример 1: Расчет MAD для вектора
Следующий код показывает, как вычислить среднее абсолютное отклонение для одного вектора в R:
#define data
data <- c(1, 4, 4, 7, 12, 13, 16, 19, 22, 24)
#calculate MAD
mad(data)
[1] 11.1195
Среднее абсолютное отклонение для набора данных оказывается равным 11,1195 .
Пример 2: Расчет MAD для столбца во фрейме данных
Следующий код показывает, как вычислить MAD для одного столбца во фрейме данных:
#define data
data <- data.frame(x = c(1, 4, 4, 6, 7, 8, 12),
y = c(3, 4, 6, 8, 8, 9, 19),
z = c(2, 2, 2, 3, 5, 8, 11))
#calculate MAD for column *y* in data frame
mad(data$y)
[1] 2.9652
Среднее абсолютное отклонение для столбца y оказывается равным 2,9652 .
Пример 3. Расчет MAD для нескольких столбцов во фрейме данных
В следующем коде показано, как вычислить MAD для нескольких столбцов во фрейме данных с помощью функции sapply() :
#define data
data <- data.frame(x = c(1, 4, 4, 6, 7, 8, 12),
y = c(3, 4, 6, 8, 8, 9, 19),
z = c(2, 2, 2, 3, 5, 8, 11))
#calculate MAD for all columns in data frame
sapply(data, mad)
x y z
2.9652 2.9652 1.4826
Среднее абсолютное отклонение составляет 2,9652 для столбца x, 2,9652 для столбца y и 1,4826 для столбца z.
Связанный: Руководство по apply(), lapply(), sapply() и tapply() в R
Дополнительные ресурсы
Как рассчитать MAPE в R
Как рассчитать MSE в R
Как рассчитать RMSE в R