R에서 절대 중앙값 편차를 계산하는 방법

중앙값 절대 편차는 데이터 세트의 관측치 분포를 측정합니다.

이는 표준 편차 및 분산과 같은 다른 분산 측정값보다 이상치의 영향을 덜 받기 때문에 특히 유용한 측정값입니다.

절대 중앙값 편차(종종 MAD로 약칭)를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

MAD = 중앙값(|x _i – x _m |)

금:

• x _i : 데이터세트의 ^i번째 값
• x _m : 데이터 세트의 중앙값

다음 예에서는 내장된 mad() 함수를 사용하여 R의 중앙값 절대 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 벡터의 MAD 계산

다음 코드는 R의 단일 벡터에 대한 중앙값 절대 편차를 계산하는 방법을 보여줍니다.

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

#calculate MAD
mad(data)

[1] 11.1195

데이터 세트의 절대 편차 중앙값은 11.1195 입니다.

예 2: 데이터 프레임의 열에 대한 MAD 계산

다음 코드는 데이터 프레임의 단일 열에 대해 MAD를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #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

y 열의 절대 중앙값 편차는 2.9652 입니다.

예 3: 데이터 프레임의 여러 열에 대한 MAD 계산

다음 코드는 sapply() 함수를 사용하여 데이터 프레임의 여러 열에 대한 MAD를 계산하는 방법을 보여줍니다.

 #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

절대 중앙값 편차는 x 열의 경우 2.9652 , y 열의 경우 2.9652 , z 열의 경우 1.4826입니다 .

관련: R의 apply(), lapply(), sapply() 및 tapply()에 대한 가이드

추가 리소스

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