Várható eltérés
- Sablon:Label A várható eltérés (más néven átlagos abszolút eltérés vagy MAD – Mean Absolute Deviation) egy statisztikai mérőszám, amely azt mutatja meg, hogy egy adathalmaz egyes elemei átlagosan mennyire térnek el az adathalmaz középértékétől (leggyakrabban az átlagtól). Ez egy alternatív mérőszám a szórás helyett, mivel az eltéréseket abszolút értékben veszi figyelembe, így kevésbé érzékeny a szélsőséges értékekre, mint a szórás.
Képlet: Ha van egy mintából származó adathalmaz, ahol az átlag, akkor a várható eltérés (MAD) a következőképpen számítható:
Ahol: - a minta elemszáma, - az egyes adatpontok, - a mintaátlag, - az egyes adatok átlagtól való abszolút eltérése.
Lépések a várható eltérés kiszámításához: 1. Átlag kiszámítása (): Számoljuk ki az adathalmaz átlagát. 2. Eltérések kiszámítása: Számoljuk ki minden egyes adatpont eltérését az átlagtól (). 3. Eltérések abszolút értéke: Minden eltérés abszolút értékét vesszük, így az összes eltérés pozitív lesz. 4. Átlag kiszámítása: Az abszolút eltérések összegét elosztjuk a minta elemszámával, hogy megkapjuk az átlagos abszolút eltérést.
Példa: Tegyük fel, hogy van egy adathalmaz: .
1. Átlag kiszámítása:
2. Eltérések kiszámítása:
3. Eltérések abszolút értékei:
4. Átlagos abszolút eltérés (várható eltérés):
Tehát az adathalmaz várható eltérése 4.08.
Miért hasznos a várható eltérés?
- Érzékenyebb a szélsőséges értékekre: A szórás a négyzetre emeli az eltéréseket, így a szélsőséges értékek nagyobb hatással vannak a szórásra, míg a várható eltérés lineárisan kezeli az eltéréseket, így kevésbé érzékeny a szélsőséges értékekre.
- Érthető: A várható eltérés intuitívabb lehet, mivel közvetlenül az átlagtól való átlagos eltérést mutatja meg, és abszolút értéket használ.
Összefoglalva, a várható eltérés egy egyszerű és hasznos mérőszám, amely segít megérteni az adatok szóródását, és különösen hasznos, ha kevésbé akarunk érzékenyek lenni a szélsőséges értékekre, mint a szórás esetében. Sablon:Hunl