Desvio médio em torno da mediana
Para 1, 2, 3, 4 e 100 a mediana é 3 e o desvio médio em torno dela é 20,2: as distâncias até a mediana somam 101, e 101 dividido por 5 dá 20,2. Grátis no seu navegador.
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Exemplo resolvido
- Valores
- 1, 2, 3, 4, 100
- N
- 5
- Mediana
- 3
- Sum
- 110
- Soma dos desvios absolutos
- 101
Esta calculadora de desvio médio em torno da mediana mede quão longe os valores típicos ficam do centro de uma lista finita de números, calculando a média das diferenças absolutas em relação à mediana amostral em vez da média aritmética. Você obtém a contagem n, a mediana, a soma bruta, a soma dos desvios absolutos, o próprio MAD, além do mínimo e do máximo observados e uma string curta de fórmula. Uma verificação clara é a série de cinco valores um, dois, três, quatro, cem: a mediana é três e o desvio médio absoluto em torno dessa mediana é vinte vírgula dois, porque os resíduos absolutos somam cento e um e cento e um dividido por cinco é vinte vírgula dois. Usar a mediana como ponto de referência torna a medida mais resistente a um único outlier extremo do que a mesma média tomada em torno da média. O motor usa apenas um algoritmo determinístico de ordenação e média: sem chamadas de rede, sem amostragem aleatória e sem atalhos que dependam da data.
O que o desvio médio em torno da mediana mede e o que a resposta contém
O desvio médio absoluto em torno da mediana responde quão longe as observações típicas ficam de um centro robusto de um conjunto de dados sem elevar os resíduos ao quadrado e sem deixar que uma cauda enviesada arraste o ponto de referência como a média aritmética pode fazer.
Depois que a mediana amostral é conhecida, cada observação contribui com o valor absoluto de seu resíduo em relação a essa mediana; a média desses resíduos absolutos produz o MAD em torno da mediana, que vive nas mesmas unidades das medições originais e costuma ser preferido quando a série pode conter caudas pesadas ou um único valor extremo.
Esta calculadora sempre devolve um resumo univariado completo junto com o MAD: n, median, sum, a soma dos desvios absolutos, mad, min, max, uma string curta de fórmula que nomeia que o MAD é igual à média dos desvios absolutos em relação à mediana, e o comprimento máximo publicado para que os clientes validem antes de enviar um lote. Um único valor finito é válido e produz MAD zero porque o único resíduo é zero.
Se você precisar do desvio médio absoluto em torno da média aritmética, do desvio padrão populacional ou amostral, da variância, de percentis ou de um perfil completo de CSV em várias colunas, use essas ferramentas dedicadas; esta página responde apenas ao desvio médio absoluto em torno da mediana amostral para uma série numérica, com saída exata e cacheável em ponto flutuante adequada a planilhas, testes unitários e pipelines que devem coincidir com a mesma mediana e o mesmo MAD em cada execução.
Onde o desvio médio em torno da mediana se encaixa no estudo, na ciência e no produto
Estudantes encontram o desvio médio absoluto em torno da mediana quando um livro contrasta medidas de centro robustas e clássicas, quando um relatório de laboratório pede erro absoluto médio em torno de um centro resistente, ou quando precisam de uma checagem limpa contra uma calculadora que só expõe desvio padrão ou MAD em torno da média.
Professores podem pré-gerar chaves de resposta para séries modestas sem confiar em apps opacos que arredondam resíduos absolutos intermediários de forma diferente ou confundem MAD em torno da mediana com desvio absoluto mediano (a mediana dos resíduos absolutos, outra estatística). Desenvolvedores chamam o mesmo contrato a partir de scripts para semear vetores de teste determinísticos, validar pipelines de features que normalizam pelo resíduo absoluto médio a partir de um centro robusto, ou satisfazer portões de qualidade de dados que rejeitam colunas cujo MAD colapsa a zero quando se espera variação.
Analistas preferem esta forma quando a série pode ter caudas pesadas e uma medida linear de distância típica a partir da mediana é mais fácil de explicar às partes interessadas do que σ ou um MAD em torno de uma média puxada por outliers. Equipes de produto e operações acompanham o MAD em torno da mediana de latência, tamanho de cesta ou contagens de erro para detectar regressões que as médias sozinhas mascarariam, sem a mesma sensibilidade a outliers do desvio padrão amostral.
Combine com a calculadora de desvio médio absoluto quando precisar de medidas absolutas de dispersão centradas na média e na mediana, e com perfilamento de CSV quando precisar de resumos de várias colunas em vez de uma única série numérica.
Casos de uso
Checagens de lição e laboratório
Verifique o desvio médio absoluto em torno da mediana para séries de livro e laboratórios, com mediana, SAD e MAD mostrados lado a lado.
Monitoramento robusto de dispersão
Acompanhe o resíduo absoluto médio a partir da mediana para latência, tamanho de cesta ou taxas de erro quando outliers distorceriam um MAD baseado na média.
Perguntas frequentes
Como o desvio médio em torno da mediana é definido aqui?
O MAD é a média dos resíduos absolutos em relação à mediana amostral: (Σ |xᵢ − median|) / n. Para n par, a mediana é a média das duas estatísticas de ordem centrais.
O que acontece se a lista estiver vazia?
Você deve fornecer pelo menos um número finito; um único valor produz MAD zero.
É o mesmo que o desvio médio absoluto em torno da média?
Não. Esta ferramenta mede desvios absolutos em torno da mediana amostral. O MAD em torno da média aritmética é outra estatística com outra landing de SEO.
Como a mediana é encontrada quando a lista tem uma quantidade par de valores?
Os valores são ordenados e os dois do meio entram numa média; com uma quantidade ímpar, a mediana é o próprio valor do meio. Cada distância é medida a partir desse ponto.
Por que usar a mediana como referência em vez da média?
Porque um único valor extremo puxa a média, mas quase não desloca a mediana. Medir as distâncias a partir da mediana deixa o resultado mais resistente a um valor atípico isolado.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/mean-deviation-median \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"values":[1,2,3,4,100]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/mean-deviation-median", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"values": [
1,
2,
3,
4,
100
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/mean-deviation-median",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"values": [
1,
2,
3,
4,
100
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/mean-deviation-median", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"values":[1,2,3,4,100]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"values":[1,2,3,4,100]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/mean-deviation-median", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"values": [
1,
2,
3,
4,
100
]
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.mean_deviation_median",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Limites
max_n | 10000 |
max_abs | 1000000000000000 |
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
Notas técnicas
Listas vazias são rejeitadas com invalid_input.
O que o desvio médio em torno da mediana mede e o que a resposta contém
Não há um caminho aproximado de Monte Carlo apresentado como verdade nem coerção silenciosa de rótulos de texto em zeros: o motor termina a aritmética de ordenação e média dentro dos limites de comprimento e magnitude admitidos ou rejeita a entrada com invalid_input. Os casos rejeitados incluem um campo values ausente, uma lista vazia, entradas não finitas como Infinity ou NaN, tokens não numéricos e arrays maiores que o máximo publicado.
Como os valores são lidos e como o algoritmo baseado na mediana permanece estável
Cada elemento é analisado como um decimal finito; sinais iniciais opcionais e notação científica são permitidos, enquanto tokens vazios, letras soltas e objetos não numéricos falham com um índice de campo na mensagem para que uma célula errada não vire um zero silencioso. O cálculo é o método clássico de mediana e depois média dos desvios absolutos: ordena-se uma cópia da série, toma-se o valor central quando n é ímpar ou a média dos dois valores centrais quando n é par, depois somam-se os resíduos absolutos em relação a essa mediana e divide-se por n. Devolver a soma intermediária dos desvios absolutos junto com o MAD permite a professores e desenvolvedores conferir a aritmética à mão sem rederivar as estatísticas de ordem. Resíduos absolutos evitam a amplificação ao quadrado de outliers que o desvio padrão introduz, e ancorar na mediana em vez da média suaviza ainda mais a influência de pontos extremos tanto no centro quanto na dispersão reportada. O campo preferido é values, um array de números finitos, mas os aliases data, numbers, x e series são aceitos para que planilhas, query strings e formulários tipados reutilizem o mesmo contrato. Também se aceita uma única string de números separados por vírgulas ou espaços quando um formulário envia texto puro em vez de arrays JSON. O motor impõe um máximo rígido de dez mil pontos e um teto de magnitude por valor, de modo que memória e latência permaneçam dentro de um orçamento previsível no caminho gratuito do navegador e no Worker de borda. Combine a execução gratuita no navegador desta página com a API paga quando precisar do mesmo resultado descritivo dentro de um pipeline automatizado sem reimplementar você mesmo a média de desvio absoluto em torno da mediana.
Onde o desvio médio em torno da mediana se encaixa no estudo, na ciência e no produto
Nesta página o trabalho roda inteiramente no seu navegador; pela API cada consulta bem-sucedida custa US$ 0,002, validação falha não é cobrada e nada é armazenado após a resposta. Essa divisão — exploração interativa gratuita e uma API paga idêntica — corresponde ao restante do catálogo tier-A do KIT e permite passar de uma demonstração em sala para um pipeline automatizado sem mudar o resultado matemático.
Casos de integração
Fixtures determinísticas de CI
Gere valores reproduzíveis de mediana e MAD em torno da mediana para testes unitários e portões de qualidade de dados sem manter tabelas à mão.
Perguntas técnicas
Quanto custa a calculadora de desvio médio em torno da mediana?
É gratuita no seu navegador nesta página. Pela API uma solicitação bem-sucedida custa US$ 0,002; entradas inválidas não são cobradas.
Posso enviar uma string separada por vírgulas em vez de um array JSON?
Sim. O campo values aceita um array de números ou uma única string de números separados por vírgulas, espaços ou ponto e vírgula.