絕對平均差意思
絕對平均差（Absolute Mean Deviation, AMD）是統計學中的一個概念，用來衡量數據集與其平均值之間的距離。它是所有數據點與平均值之差的絕對值的平均值。絕對平均差可以用來檢測數據集中的異常值，因為它會將每個數據點與平均值進行比較。
計算絕對平均差的步驟如下：
- 首先計算數據集的平均值（mean）。
- 然後計算每個數據點與平均值之差的絕對值。
- 最後，將這些絕對值相加，然後除以數據點的數量，即得到絕對平均差。
絕對平均差的公式可以表示為：
AMD = (1/n) * Σ|x_i - mean|
其中：
- n 是數據點的數量。
- x_i 是每個數據點的值。
- mean 是數據集的平均值。
- Σ|x_i - mean| 是所有數據點與平均值之差的絕對值的和。
絕對平均差是一個有用的統計量，可以用來評估數據集的變異程度，但它有一個缺點，即它對極端值非常敏感。當數據集中存在極端值時，絕對平均差會被這些值顯著影響，從而可能會扭曲數據集的真實變異情況。因此，在某些情況下，使用其他變異量度，如標準差或中位數絕對差異（MAD）可能更合適。