R の絶対中央偏差を計算する方法

絶対偏差の中央値は、データセット内の観測値の分布を測定します。

これは、標準偏差や分散などの他の分散の尺度よりも外れ値の影響が少ないため、特に便利な尺度です。

絶対中央値偏差 (MAD と略されることもあります) を計算する式は次のとおりです。

MAD = 中央値 (|x _i – x _m |)

金：

• x _i :データセットの^{i 番目の}値
• x _m :データセット内の中央値

次の例は、組み込みのmad()関数を使用して R の絶対偏差の中央値を計算する方法を示しています。

例 1: ベクトルの MAD を計算する

次のコードは、R の単一ベクトルの中央絶対偏差を計算する方法を示しています。

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

#calculate MAD
mad(data)

[1] 11.1195

データセットの絶対偏差の中央値は11.1195であることがわかります。

例 2: データ フレーム内の列の MAD を計算する

次のコードは、データ フレーム内の単一列の MAD を計算する方法を示しています。

 #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

列yの絶対中央偏差は2.9652であることがわかります。

例 3: データ フレーム内の複数の列の MAD を計算する

次のコードは、 sapply()関数を使用してデータ フレーム内の複数の列の MAD を計算する方法を示しています。

 #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

絶対中央偏差は、列 x で2.9652 、列 y で2.9652 、列 z で1.4826です。

関連: R の apply()、lapply()、sapply()、tapply() のガイド

追加リソース

RでMAPEを計算する方法
R で MSE を計算する方法
R で RMSE を計算する方法