平均偏差

アルゴリズム

予測精度を測る!平均絶対偏差とは?

- 平均絶対偏差とは平均絶対偏差は、あるデータ群において、それぞれのデータが平均値からどれくらい離れているかを表す指標です。言い換えれば、データのバラつき具合を測る指標の一つと言えます。平均絶対偏差を計算するには、まずそれぞれのデータと平均値との差を計算します。この差のことを偏差と呼びますが、平均絶対偏差では、この偏差の絶対値を用いる点が特徴です。つまり、偏差がプラスでもマイナスでも、その符号を無視して、常にプラスの値として扱います。そして、全てのデータの偏差の絶対値を足し合わせ、データの個数で割ることで平均絶対偏差を求めます。平均絶対偏差は、予測値と実際の値の差を分析する場合など、様々な場面で活用されています。例えば、ある商品の販売予測と実際の販売数の差を分析する場合を考えてみましょう。もし平均絶対偏差が小さい場合は、予測値と実際の値の差が小さく、予測の精度が高いことを示しています。逆に、平均絶対偏差が大きい場合は、予測値と実際の値の差が大きく、予測の精度が低いことを示しています。このように、平均絶対偏差を用いることで、予測の精度を評価することができます。また、平均絶対偏差は、他の統計指標と組み合わせて用いられることもあります。例えば、標準偏差と比較することで、データの分布の特徴をより詳しく把握することができます。標準偏差は、偏差の二乗の平均値の平方根を計算するのに対し、平均絶対偏差は偏差の絶対値の平均値を計算します。そのため、標準偏差は外れ値の影響を受けやすい一方、平均絶対偏差は外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。
アルゴリズム

データのばらつきを見る: 平均絶対偏差 MedAD

- 平均絶対偏差 MedAD とはデータのばらつき具合、つまりデータがどれだけバラバラな値をとるのかを示す指標は数多く存在します。その中でも、平均絶対偏差 MedAD は、データの中心からの散らばり具合を理解するのに役立つ指標の一つです。MedAD を計算するには、まずデータ全体の中心、つまり平均値を求めます。次に、各データと平均値との差の絶対値を計算します。この計算によって、各データが平均値からどれだけ離れているかを正の値で表すことができます。これらの絶対値を全て合計し、データの個数で割ることで、MedAD が得られます。MedAD は、平均値からの距離の平均と解釈することができます。MedAD の値が大きい場合は、データが平均値から大きく離れている、つまりデータのばらつきが大きいことを示しています。逆に、MedAD の値が小さい場合は、データが平均値の近くに集まっている、つまりデータのばらつきが小さいことを示しています。MedAD は、他のばらつきの指標と比べて、外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。外れ値とは、他のデータから大きく離れた値のことです。MedAD は、差の絶対値を計算するため、外れ値が大きくてもその影響が抑えられます。そのため、外れ値を含むデータのばらつき具合を分析する際に、MedAD は有効な指標となります。
アルゴリズム

データのばらつきを見る: MAD入門

- MADとは MADは「平均絶対偏差」を意味する言葉で、データのばらつき具合、つまりデータがどれだけ散らばっているかを表す指標です。平均偏差や絶対偏差と呼ばれることもあります。 例えば、ある商品の販売数を毎日記録していたとします。その販売数の平均値が10個だったとしても、毎日ぴったり10個売れるとは限りません。日によっては5個しか売れない日もあれば、15個売れる日もあるでしょう。このように、実際のデータは平均値の周りにばらついて存在するのが一般的です。 このデータのばらつき具合を把握することは、データの特性を理解する上でとても重要になります。MADは、それぞれのデータが平均値からどれくらい離れているかを計算し、その平均値を求めることで、データ全体のばらつき具合を一つの数値で表しています。 MADの値が大きいほどデータのばらつきが大きく、小さいほどばらつきが小さいことを示します。 MADは計算が比較的容易であるため、データ分析の現場で広く活用されています。特に、異常値の影響を受けにくいという特徴から、外れ値を含むデータセットの分析にも適しています。