R တွင် absolute median deviation ကို တွက်နည်း
ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုသည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် လေ့လာတွေ့ရှိချက်များ ခွဲဝေမှုကို တိုင်းတာသည်။
၎င်းသည် စံသွေဖည်ခြင်းနှင့် ကွဲလွဲမှုကဲ့သို့သော အခြားပြန့်ကျဲမှုတိုင်းတာမှုထက် အစွန်းကွက်များ၏ သက်ရောက်မှုနည်းပါးသောကြောင့် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သောတိုင်းတာမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ပကတိအလယ်အလတ်သွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန်အတွက် ဖော်မြူလာမှာ မကြာခဏ အတိုကောက် MAD ဖြစ်သည်၊
MAD = ပျမ်းမျှ (|x i – x m |)
ရွှေ-
- x i : dataset ၏ ith တန်ဖိုး
- x m : ဒေတာအတွဲရှိ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး
အောက်ဖော်ပြပါနမူနာများသည် built-in mad() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ R ရှိ ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသထားသည်။
ဥပမာ 1- vector တစ်ခုအတွက် MAD ကို တွက်ချက်ပါ။
အောက်ပါကုဒ်သည် R တွင် vector တစ်ခုအတွက် ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုကို တွက်ချက်နည်းကို ပြသည်-
#define data data <- c(1, 4, 4, 7, 12, 13, 16, 19, 22, 24) #calculate MAD mad(data) [1] 11.1195
ဒေတာအတွဲအတွက် ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့သွေဖည်မှုသည် 11.1195 ဖြစ်သွားသည်။
ဥပမာ 2- ဒေတာဘောင်ရှိ ကော်လံအတွက် MAD ကို တွက်ချက်ပါ။
အောက်ပါကုဒ်သည် ဒေတာဘောင်ရှိ ကော်လံတစ်ခုအတွက် MAD တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-
#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
ကော်လံ y အတွက် အကြွင်းမဲ့ အလယ်အလတ်သွေဖည်မှုသည် 2.9652 ဖြစ်သွားသည်။
ဥပမာ 3- ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ ကော်လံများစွာအတွက် MAD ကို တွက်ချက်ပါ။
အောက်ပါကုဒ်သည် sapply() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ ကော်လံများစွာအတွက် MAD တွက်ချက်နည်းကို ပြသသည်-
#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
အကြွင်းမဲ့ အလယ်အလတ်သွေဖည်မှုသည် ကော်လံ x အတွက် 2.9652 ၊ ကော်လံ y အတွက် 2.9652 နှင့် ကော်လံ z အတွက် 1.4826 ဖြစ်သည် ။
သက်ဆိုင်ရာ- R တွင် apply(), lapply(), sapply(), နှင့် tapply() လမ်းညွှန်
ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ
MAPE ကို R ဖြင့် တွက်နည်း
R ဖြင့် MSE တွက်နည်း
R ဖြင့် RMSE တွက်နည်း