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平均絶対偏差計算機

2、4、4、4、5、5、7、9の平均は5で、平均絶対偏差は1.5です。平均からの距離の合計は12で、12を8個の値で割ると1.5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
ご利用方法 ウェブAPIメールTelegramアプリ 近日

この平均絶対偏差計算機は、有限の数のリストにおける典型的な値が中心からどれだけ離れているかを、算術平均からの絶対差を平均することで測ります。得られるのは個数n、平均μ、生の和、絶対偏差の和、MAD自体、そして観測された最小値・最大値と短いformula文字列です。よくある確認例は8つの値の系列2、4、4、4、5、5、7、9です:平均は5、平均絶対偏差は1.5です。絶対残差の和が12で、12を8で割ると1.5になるためです。エンジンは決定的な2パスのアルゴリズムのみを使います:通信呼び出しも、ランダムサンプリングも、日付依存の近道もありません。宿題や実験レポート、データ品質の確認にはブラウザで無料でお使いいただけます。

平均絶対偏差で分かること

平均絶対偏差は、残差を2乗せずに、典型的な観測値がデータセットの中心からどれだけ離れているかに答えます。算術平均が分かった後、各観測値はその残差の絶対値を寄与します。それらの絶対残差を平均するとMADが得られ、これは元の測定値と同じ単位で表され、分散や標準偏差よりも極端な外れ値に対する感度が低いという特徴があります。

この計算機は常に、MADと並んで完全な単変量の要約を返します:n、mean、sum、絶対偏差の和、mad、min、max、MADがμからの絶対偏差の平均であることを示す短いformula文字列、そしてクライアントがバッチ送信前に検証できる公開された最大長です。単一の有限な値は有効で、唯一の残差が0であるためMADは0になります。

母集団または標本の標準偏差、分散、中央値まわりの絶対偏差、パーセンタイル、あるいは多数の列にわたる完全なCSVプロファイルが必要な場合は専用のツールをお使いください。

このページが答えるのは1つの数値系列に対する算術平均まわりの平均絶対偏差のみで、毎回同じμとMADに一致しなければならないワークシート、単体テスト、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です。

平均絶対偏差が学習・科学・プロダクト作業で果たす役割

学生は、教科書が分散の前に広がりを紹介するとき、実験レポートが平均まわりの平均絶対誤差を求めるとき、あるいは標準偏差しか表示しない電卓と照合したいときに平均絶対偏差に出会います。教師は、中間の絶対残差を異なる方法で丸めたり、平均まわりのMADと中央値まわりの中央絶対偏差を混同したりする不透明なアプリを信用せずに、控えめな系列の解答例を事前に生成できます。

開発者は、決定的なテストベクトルを播種したり、平均絶対残差で正規化する特徴パイプラインを検証したり、変動が予想されるのにMADが0に潰れる列を拒否するデータ品質ゲートを満たしたりするために、この契約をスクリプトから呼び出します。

アナリストは、系列に裾の重い分布が含まれる可能性があり、典型的な距離の線形な尺度がσよりも関係者に説明しやすいときにMADを好みます。プロダクトや運用チームは、標本標準偏差ほど外れ値に敏感でなく、平均だけでは隠れてしまう回帰を発見するため、遅延、カート規模、エラー件数のMADを監視します。

2次的な尺度と絶対的な尺度の両方が必要な場合は標準偏差計算機と、単一の数値系列ではなく多列の要約が必要な場合はCSVプロファイリングとも組み合わせてください。

宿題と実験の確認

平均、絶対偏差の和(SAD)、MADを示しながら、教科書の系列や繰り返し測定実験について平均まわりの平均絶対偏差を検証します。

決定的なCIフィクスチャ

表を手作業で維持せずに、単体テストとデータ品質ゲート向けに再現性のあるmeanとMADの値を生成します。

頑健な広がりの監視

標準偏差の代わりとなる線形で外れ値に強い指標として、遅延、カート規模、エラー率のMADを追跡します。

平均絶対偏差はここでどう定義されますか?

MADは算術平均からの絶対残差の平均です:(Σ |xᵢ − μ|) / n。

リストが空の場合はどうなりますか?

少なくとも1つの有限な数を指定する必要があります。単一の値はMAD 0を生みます。

これは中央絶対偏差と同じですか?

いいえ。 このツールは算術平均まわりの絶対偏差を測ります。中央値まわりの中央絶対偏差は別の統計量です。

標準偏差ではなく平均絶対偏差を使う理由は何ですか?

距離を2乗せずにそのまま平均するため、結果が元のデータと同じ単位になり、ひとつの極端な値の影響も分散や標準偏差より小さくなります。

リストにはいくつまで値を入れられますか?

1個から10,000個までです。値が1つだけでも計算でき、その場合は平均からの距離が0なので、平均絶対偏差も0になります。

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。

POSThttps://api.kit.forhosting.com/stat/mean-absolute-deviation

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。

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/mean-absolute-deviation \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"values":[2,4,4,4,5,5,7,9]}'
{
  "values": [
    2,
    4,
    4,
    4,
    5,
    5,
    7,
    9
  ]
}
{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "stat.mean_absolute_deviation",
  "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。

1リクエストあたり$0.002

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。

max_n10000
max_abs1000000000000000
HTTPコード意味
401unauthorizedAPI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。
402insufficient_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。
404unknown_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。
429rate_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。

空のリストはinvalid_inputで拒否されます。CIやダッシュボード、教育デモで再現性のある記述統計のフィクスチャが必要な場合は、成功したリクエストごとに$0.002のAPIをご利用ください。

平均絶対偏差が測るものとレスポンスに含まれる内容

真実として提示される近似的なモンテカルロの経路や、テキストラベルを黙って0に強制変換することはありません:エンジンはサポートされる長さと大きさの限度内で2パスの算術を終えるか、それ以外はinvalid_inputで入力を拒否します。valuesフィールドの欠落、空のリスト、InfinityやNaNなどの有限でない項目、数値でないトークン、公開された最大値を超える配列はすべて拒否されます。

valuesの読み取り方と2パスアルゴリズムの安定性の保ち方

エンジンは1万点というハードな上限と値ごとの大きさの上限を強制するため、無料の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範囲に収まります。計算は古典的な2パス法です:まず和と平均、次にその平均からの絶対偏差の和、そしてMADをその和をnで割ったものとします。MADと並んで中間の絶対偏差の和を返すことで、教師や開発者は平均を再導出せずに算術を手で確認できます。絶対残差は標準偏差が引き起こす外れ値の2乗による増幅を避けるため、MADは初等統計、頑健な探索的分析、2次距離よりも線形距離を好む品質管理チャートで人気があります。優先されるフィールドは有限な数の配列であるvaluesですが、data、numbers、x、seriesというエイリアスも受け付けるため、スプレッドシートやクエリ文字列、型付きフォームでも同じ契約を再利用できます。フォームがJSON配列の代わりに単純なテキストをポストする場合、カンマ区切りまたは空白区切りの単一の数値文字列も受け付けます。各要素は有限な10進数として解析されます:先頭の任意の符号と指数表記は許可される一方、空のトークン、単独の文字、数値でないオブジェクトは、不正なセルが黙って0にすり替わることを防ぐため、メッセージにフィールドのインデックスを含めて失敗します。自動パイプラインの中で同一の記述統計の結果が必要な場合は、このページの無料ブラウザ実行と有料APIを組み合わせ、絶対偏差の平均化を自前で再実装せずに済ませてください。

平均絶対偏差が学習・科学・プロダクト作業で果たす役割

このページでは処理はすべてブラウザ内で完結し、API経由では成功した照会1件ごとに$0.002かかり、検証に失敗した場合は課金されず、レスポンスを返した後は何も保存されません。無料のインタラクティブな検証と、同一の結果を返す有料APIというこの分離はKITのtier Aカタログ全体の方針と一致しており、教室でのデモから自動パイプラインへ、数学的な結果を変えることなく移行できます。

平均絶対偏差計算機の料金は?

このページのブラウザ上では無料です。API経由では成功したリクエストごとに$0.002かかり、無効な入力には課金されません。

JSON配列の代わりにカンマ区切りの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単一の数値文字列を受け付けます。

KITの完全なドキュメントを見る →