Cara menghitung deviasi median absolut di r

Deviasi absolut median mengukur distribusi observasi dalam suatu kumpulan data.

Ini adalah ukuran yang sangat berguna karena tidak terlalu terpengaruh oleh outlier dibandingkan ukuran penyebaran lainnya seperti deviasi standar dan varians.

Rumus untuk menghitung simpangan median absolut yang sering disingkat MAD adalah:

MAD = median (| _xi – _xm |)

Emas:

• x _i : nilai ^ke-i dari kumpulan data
• x _m : Nilai median dalam kumpulan data

Contoh berikut menunjukkan cara menghitung deviasi absolut median di R menggunakan fungsi mad() bawaan.

Contoh 1: menghitung MAD untuk sebuah vektor

Kode berikut menunjukkan cara menghitung deviasi absolut median untuk satu vektor di R:

 #define data
data <- c(1, 4, 4, 7, 12, 13, 16, 19, 22, 24)

#calculate MAD
mad(data)

[1] 11.1195

Deviasi absolut median untuk kumpulan data tersebut adalah 11.1195 .

Contoh 2: Hitung MAD untuk kolom dalam bingkai data

Kode berikut menunjukkan cara menghitung MAD untuk satu kolom dalam bingkai data:

 #define data
data <- data.frame(x = c(1, 4, 4, 6, 7, 8, 12),
                   y = c(3, 4, 6, 8, 8, 9, 19),
                   z = c(2, 2, 2, 3, 5, 8, 11))

#calculate MAD for column y in data frame
mad(data$y)

[1] 2.9652

Deviasi median absolut untuk kolom y adalah 2,9652 .

Contoh 3: Hitung MAD untuk beberapa kolom dalam bingkai data

Kode berikut menunjukkan cara menghitung MAD untuk beberapa kolom dalam bingkai data menggunakan fungsi sapply() :

 #define data
data <- data.frame(x = c(1, 4, 4, 6, 7, 8, 12),
                   y = c(3, 4, 6, 8, 8, 9, 19),
                   z = c(2, 2, 2, 3, 5, 8, 11))

#calculate MAD for all columns in data frame
sapply(data, mad)

     X Y Z
2.9652 2.9652 1.4826

Simpangan tengah mutlak sebesar 2,9652 untuk kolom x, 2,9652 untuk kolom y, dan 1,4826 untuk kolom z.

Terkait: Panduan untuk apply(), lapply(), sapply(), dan tapply() di R

Sumber daya tambahan

Cara menghitung MAPE di R
Cara menghitung UMK di R
Cara menghitung RMSE di R