Hướng dẫn python median absolute deviation - độ lệch tuyệt đối trung bình của python

Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD), là một thống kê mạnh mẽ về sự thay đổi để đo lường sự lây lan của một bộ dữ liệu. Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách sử dụng Python để tính độ lệch tuyệt đối trung bình.In this tutorial, you’ll learn how to use Python to calculate the median absolute deviation.

Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ học được:

• Độ lệch tuyệt đối trung bình là gì và làm thế nào để giải thích nó
• Cách sử dụng gấu trúc để tính toán độ lệch tuyệt đối trung bình
• Cách sử dụng Scipy để tính toán độ lệch tuyệt đối trung bình
• Cách sử dụng Numpy để tính toán độ lệch tuyệt đối trung bình

• Độ lệch tuyệt đối trung bình là gì?
• Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình từ đầu trong Python
• Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong scipy
• Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong gấu trúc
• Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong Numpy
• Sự kết luận
• Tài nguyên bổ sung

Độ lệch tuyệt đối trung bình là một thước đo của sự phân tán. Điều này có nghĩa là nó là một biện pháp minh họa sự lây lan của một bộ dữ liệu.median absolute deviation is a measure of dispersion. This means that it is a measure that illustrates the spread of a dataset.

Nó là một biện pháp đặc biệt hữu ích vì nó ít bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ so với các biện pháp khác như phương sai. Đây là những gì làm cho biện pháp mạnh mẽ, có nghĩa là nó có hiệu suất tốt để vẽ dữ liệu.

Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) được xác định bởi công thức sau:

Công thức cho độ lệch tuyệt đối trung bình

Trong tính toán này, trước tiên chúng tôi tính toán sự khác biệt tuyệt đối giữa mỗi giá trị và trung bình của các quan sát. Sau đó, chúng tôi tìm thấy giá trị trung bình của mảng kết quả đó.

Độ lệch tuyệt đối trung bình là một thước đo của sự phân tán cực kỳ kiên cường đối với các ngoại lệ. Trong các phần sau, bạn sẽ học cách sử dụng Python để tính độ lệch tuyệt đối trung bình bằng một số thư viện khác nhau.

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình từ đầu trong Python

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong scipy

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong gấu trúc

# Calculating the median absolute deviation from scratch
from statistics import median

numbers = [86, 60, 95, 39, 49, 12, 56, 82, 92, 24, 33, 28, 46, 34, 100, 39, 100, 38, 50, 61, 39, 88, 5, 13, 64]
median_value = median(numbers)
median_absolute_deviation = median([abs(number-median_value) for number in numbers])
print(median_absolute_deviation)

# Returns: 16

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong Numpy

1. Sự kết luận
2. Tài nguyên bổ sung
3. Độ lệch tuyệt đối trung bình là một thước đo của sự phân tán. Điều này có nghĩa là nó là một biện pháp minh họa sự lây lan của một bộ dữ liệu.
4. Nó là một biện pháp đặc biệt hữu ích vì nó ít bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ so với các biện pháp khác như phương sai. Đây là những gì làm cho biện pháp mạnh mẽ, có nghĩa là nó có hiệu suất tốt để vẽ dữ liệu.

Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) được xác định bởi công thức sau:

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong scipy

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong gấu trúc

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong Numpy

# Using Scipy to Calculate the Median Absolute Deviation
from scipy.stats import median_abs_deviation

numbers = [86, 60, 95, 39, 49, 12, 56, 82, 92, 24, 33, 28, 46, 34, 100, 39, 100, 38, 50, 61, 39, 88, 5, 13, 64]
median_absolute_deviation = median_abs_deviation(numbers)
print(median_absolute_deviation)

# Returns: 16

Sự kết luận

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong gấu trúc

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong Numpy

Sự kết luận

Tài nguyên bổ sung

# Calculating the Median Abolute Deviation using Pandas
import pandas as pd
from scipy.stats import median_abs_deviation

numbers = [86, 60, 95, 39, 49, 12, 56, 82, 92, 24, 33, 28, 46, 34, 100, 39, 100, 38, 50, 61, 39, 88, 5, 13, 64]
df = pd.DataFrame(numbers, columns=['Numbers'])
print(df[['Numbers']].apply(median_abs_deviation))


# Returns:
# Numbers    16.0
# dtype: float64

Độ lệch tuyệt đối trung bình là một thước đo của sự phân tán. Điều này có nghĩa là nó là một biện pháp minh họa sự lây lan của một bộ dữ liệu.

Cách tính độ lệch tuyệt đối trung bình trong Numpy

Sự kết luận

# Calculating the Median Abolute Deviation using Numpy
import numpy as np

numbers = np.array([86, 60, 95, 39, 49, 12, 56, 82, 92, 24, 33, 28, 46, 34, 100, 39, 100, 38, 50, 61, 39, 88, 5, 13, 64])
mad = np.median(abs(numbers-np.median(numbers)))
print(mad)

# Returns: 16.0

Tài nguyên bổ sung

Sự kết luận

Tài nguyên bổ sung

Độ lệch tuyệt đối trung bình là một thước đo của sự phân tán. Điều này có nghĩa là nó là một biện pháp minh họa sự lây lan của một bộ dữ liệu.

Tài nguyên bổ sung

Độ lệch tuyệt đối trung bình là một thước đo của sự phân tán. Điều này có nghĩa là nó là một biện pháp minh họa sự lây lan của một bộ dữ liệu.

• Nó là một biện pháp đặc biệt hữu ích vì nó ít bị ảnh hưởng bởi các ngoại lệ so với các biện pháp khác như phương sai. Đây là những gì làm cho biện pháp mạnh mẽ, có nghĩa là nó có hiệu suất tốt để vẽ dữ liệu.
• Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) được xác định bởi công thức sau:
• Tính khoảng cách Manhattan trong Python (Khoảng cách khối thành phố)
• Tài liệu chính thức: Số liệu thống kê SCIPY