簡單來說，標準差是一組資料平均值分散程度的一種度量。乙個較大的標準差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；乙個較小的標準差，代表這些數值較接近平均值。
在統計學中，絕對中位差是刻畫一元資料樣本變化的乙個魯棒度量。由公式可以看出，其求解還算簡單，給定乙個資料樣本集，首先求其中位數，然後求原始資料減去中位數的絕對值從而形成乙個新的資料樣本，再求新的資料樣本的中位數即為絕對中位差。比如說有乙個資料樣本集x=，這時候資料的中位數是6，原始資料減去中位數求絕對值形成新的資料樣本為，新的資料樣本的中位數是2，所以原始資料樣本集合的絕對中位差是2。
絕對中位差這個度量有什麼用呢？
絕對中位差較標準差而言對「野」點（outlier）更加的魯棒。在標準差的計算中，資料點到其均值的距離要求平方，因此對偏離較為嚴重的點偏離的影響得以加重，也就是說「野」點嚴重影響著標準差的求解，而少量的「野」點對絕對中位差的影響不大。
均值，方差，標準差
對於一維資料的分析，最常見的就是計算平均值 mean 方差 variance 和標準差 standard deviation 在做 特徵工程 的時候，會出現缺失值，那麼經常會用到使用 平均值 或者 中位數等進行填充。平均值平均值的概念很簡單 所有資料之和除以資料點的個數，以此表示資料集的平均大小 其...
方向分布（標準差橢圓）
點模式的分析中，一般會考察如下五種內容 1 點的疏密，包括點資料的分布探索，是否一致 均勻或者不均勻。2 點的方位，包括點的分布和方向。3 點的數量 多少 極值和均值 4 點的大小 代表的含義 如點乙個點代表多少人口 5 其他，如點的一些動態變化等。其中，我們前面說的好幾種演算法，如中心要素 中位數...
python numpy實現 標準差，方差
使用numpy可以做很多事情，在這篇文章中簡單介紹一下如何使用numpy進行方差 標準方差 樣本標準方差 協方差的計算。variance 方差 方差 variance 是概率論中最基礎的概念之一，它是由統計學天才羅納德 費雪1918年最早所提出。用於衡量資料離散程度，因為它能體現變數與其數學期望 均...