中央値まわり平均偏差計算機
1、2、3、4、100の中央値は3で、中央値まわりの平均偏差は20.2です。中央値からの距離の合計は101で、101を5で割ると20.2になります。ブラウザで無料で使えます。
- 無料
- ブラウザで動作
- 登録不要
- データは端末の外に出ません
無料で実行
計算例
- 値の一覧
- 1, 2, 3, 4, 100
- N
- 5
- 中央値
- 3
- Sum
- 110
- 絶対偏差の和
- 101
この中央値まわりの平均偏差計算機は、有限な数値リストの中心から典型的な値がどれだけ離れているかを、算術平均ではなく標本中央値からの絶対差を平均して測ります。件数 n、中央値、生の合計、絶対偏差の合計、MAD 本体に加え、観測された最小値と最大値、短い式文字列が得られます。明確な確認例は 1、2、3、4、100 の五値系列です。中央値は 3、その中央値まわりの平均絶対偏差は 20.2 です。絶対残差の合計が 101、101 を 5 で割ると 20.2 になるためです。参照点に中央値を用いることで、同じ平均を平均まわりで取った場合より、単一の極端な外れ値に対して頑健になります。エンジンは決定的なソートと平均のアルゴリズムのみを使い、ネットワーク呼び出し・乱数サンプリング・日付依存の近道はありません。宿題、頑健な探索的分析、データ品質チェックにはブラウザで無料でお使いいただけます。
中央値まわりの平均偏差が測るものと応答の内容
中央値まわりの平均絶対偏差は、残差を二乗せず、算術平均がしがちなように歪んだ裾が参照点を引きずらないまま、データ集合の頑健な中心から典型的な観測がどれだけ離れているかを答えます。標本中央値が分かったあと、各観測はその中央値からの残差の絶対値を寄与し、それらの絶対残差を平均すると中央値まわりの MAD になります。
これは元の測定と同じ単位を持ち、系列が重い裾や単一の極端値を含む場合に好まれることが多いです。本計算機は MAD に加えて常に一変量の要約全体を返します。n、median、sum、絶対偏差の合計、mad、min、max、MAD が中央値からの絶対偏差の平均であることを示す短い式文字列、およびクライアントがバッチ送信前に検証できるよう公開された最大長です。
真実として提示される近似モンテカルロ経路や、テキストラベルをゼロへ静かに強制する処理はありません。空リスト規則は意図的です。単一の有限値は有効で、唯一の残差がゼロのため MAD はゼロになります。
算術平均まわりの平均絶対偏差、母集団または標本の標準偏差、分散、パーセンタイル、多数列にわたる完全な CSV プロファイルが必要な場合は、それらの専用ツールをご利用ください。
本ページは一つの数値系列について標本中央値まわりの平均絶対偏差のみに答え、ワークシート・単体テスト・毎回同じ中央値と MAD が一致しなければならないパイプラインに適した、正確でキャッシュ可能な浮動小数点出力を提供します。
値の読み取り方と中央値ベースのアルゴリズムの安定性
各要素は有限小数として解析され、任意の先頭符号と科学的記数法は許可されます。計算は古典的な「中央値の後に絶対偏差の平均」方式です。系列のコピーをソートし、n が奇数なら中央値、偶数なら中央の二値の平均を取り、その中央値からの絶対残差を合計して n で割ります。
MAD と並べて絶対偏差の中間合計を返すことで、教員と開発者は順序統計量を再導出せずに手計算で算術を確認できます。絶対残差は標準偏差が導入する外れ値の二乗増幅を避け、平均ではなく中央値に錨を置くことで、中心と報告されるばらつきの両方への極端点の影響をさらに和らげます。
手編集の表を埋め込まずに、古典的な歪んだ五値例で MAD 20.2 を主張する CI フィクスチャに最適です。
学習・科学・プロダクト業務における中央値まわりの平均偏差の位置づけ
学生は、教科書が頑健な中心と古典的な中心の測度を対比するとき、実験レポートが抵抗力のある中心まわりの平均絶対誤差を求めるとき、あるいは標準偏差や平均まわりの MAD しか出さない計算機に対するきれいな照合が必要なときに、中央値まわりの平均絶対偏差に出会います。
教員は、中間の絶対残差を異なる丸め方で扱う不透明なアプリを信じたり、中央値まわりの MAD を中央絶対偏差（絶対残差の中央値という別の統計量）と混同したりせずに、控えめな系列の解答キーを事前生成できます。
開発者は決定的なテストベクトルの種まき、頑健な中心からの平均絶対残差で正規化する特徴パイプラインの検証、変動が期待されるのに MAD がゼロに潰れる列を拒否するデータ品質ゲートの充足のために、スクリプトから同じ契約を呼び出します。
分析者は系列が重い裾を含む可能性があり、外れ値に引っ張られた平均まわりの MAD や σ より、中央値からの典型距離の線形測度の方が利害関係者に説明しやすいときにこの形を好みます。
プロダクトと運用のチームは、平均だけでは隠れる回帰を見つけるため、レイテンシ・バスケットサイズ・エラー件数の中央値まわり MAD を監視し、標本標準偏差ほど外れ値に敏感ではありません。本ページでは作業はすべてブラウザ内で行われます。
平均中心と中央値中心の両方の絶対ばらつき測度が必要なときは平均絶対偏差計算機と、単一系列ではなく複数列の要約が必要なときは CSV プロファイリングと組み合わせてください。
活用例
宿題と実験の照合
教科書系列と実験について、中央値・SAD・MAD を並べて中央値まわりの平均絶対偏差を確認します。
決定的な CI フィクスチャ
手作業の表なしで、単体テストとデータ品質ゲート向けに再現可能な中央値と中央値まわり MAD を生成します。
頑健なばらつき監視
外れ値が平均ベースの MAD を歪める場合、レイテンシ・バスケットサイズ・エラー率について中央値からの平均絶対残差を追跡します。
よくある質問
中央値まわりの平均偏差計算機の料金はいくらですか？
本ページではブラウザ内で無料です。無効な入力は課金されません。
ここでの中央値まわりの平均偏差の定義は何ですか？
MAD は標本中央値からの絶対残差の平均です：(Σ |xᵢ − median|) / n。n が偶数のとき、中央値は中央の二つの順序統計量の平均です。
リストが空の場合はどうなりますか？
少なくとも一つの有限数が必要です。単一値では MAD はゼロになります。
平均まわりの平均絶対偏差と同じですか？
いいえ。 本ツールは標本中央値まわりの絶対偏差を測ります。算術平均まわりの MAD は別の統計量で、別の SEO ランディングがあります。
値の個数が偶数のとき、中央値はどう決まりますか？
値を小さい順に並べ、真ん中の2つの値を平均します。個数が奇数なら真ん中の値がそのまま中央値です。各値との距離は、その点から測ります。
関連ツール
開発者向け — APIアクセス
このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。
エンドポイント
Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。
お使いのスタックから呼び出す
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)リクエスト例
{
"values": [
1,
2,
3,
4,
100
]
}レスポンス例
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.mean_deviation_median",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。
料金
単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。
制限
max_n | 10000 |
max_abs | 1000000000000000 |
エラー
| HTTP | コード | 意味 |
|---|---|---|
401 | unauthorized | APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。 |
402 | insufficient_balance | 残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。 |
404 | unknown_type | 指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。 |
429 | rate_limited | リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。 |
技術的な注記
空のリストは invalid_input で拒否されます。CI・ダッシュボード・教材デモ向けに再現可能な記述統計フィクスチャが必要な場合は、成功したリクエストあたり $0.002 で API を呼び出してください。
中央値まわりの平均偏差が測るものと応答の内容
エンジンはサポートされる長さと大きさの限界内でソートと平均の算術を完了するか、invalid_input で入力を拒否します。拒否されるケースには values フィールド欠落、空リスト、Infinity や NaN などの非有限エントリ、非数値トークン、公開最大を超える配列が含まれます。
値の読み取り方と中央値ベースのアルゴリズムの安定性
推奨フィールドは有限数の配列 values ですが、スプレッドシート、クエリ文字列、型付きフォームが同じ契約を再利用できるよう、エイリアス data、numbers、x、series も受け付けます。フォームが JSON 配列ではなくプレーンテキストを送る場合は、カンマまたは空白で区切られた単一の数値文字列も受け付けます。一方、空トークン、単独の文字、非数値オブジェクトはメッセージ内のフィールド索引付きで失敗し、誤ったセルが静かなゼロにならないようにします。エンジンは一万点の厳格な上限と値ごとの大きさ上限を課し、無料ブラウザ経路とエッジ Worker の両方でメモリと遅延が予測可能な予算内に収まるようにします。自動化パイプライン内で同一の記述結果が必要なときは、中央値まわりの絶対偏差平均を自ら再実装せず、本ページの無料ブラウザ実行と有料 API を組み合わせてください。
学習・科学・プロダクト業務における中央値まわりの平均偏差の位置づけ
API 経由では成功した照会ごとに $0.002 がかかり、失敗した検証は課金されず、応答後に何も保存されません。無料の対話的探索と同一の有料 API という分割は KIT の tier-A カタログの他項目と一致し、教室デモから自動化パイプラインへ、数学的結果を変えずに移れます。
技術的な質問
JSON 配列の代わりにカンマ区切り文字列を送れますか？
はい。values フィールドは数値の配列、またはカンマ・空白・セミコロンで区切られた数値の単一文字列を受け付けます。