データセットの相対平均偏差（RAD）は、各測定値がデータの算術平均と平均してどれだけ異なるかを示すパーセンテージです。 これは、データポイントからプロットされた曲線の幅または幅を示すという点で、標準偏差に関連しています。 ですが、それはパーセンテージなので、その相対的な量をすぐに知ることができます 偏差。 これを使用すると、実際にグラフを描画しなくても、データからプロットされた曲線の幅を測定できます。 また、実験方法や測定ツールの精度を測定する方法として、パラメーターの観測値をそのパラメーターの最もよく知られている値と比較することもできます。
TL; DR（長すぎる; 読んでいない）
データセットの相対平均偏差は、平均偏差を算術平均で割って100を掛けたものとして定義されます。
相対平均偏差（RAD）の計算
相対平均偏差の要素には、算術平均（m）データセットの、平均からのこれらの各測定値の個々の偏差の絶対値（|d私 - m|）およびそれらの偏差の平均（∆dAV). 偏差の平均を計算したら、その数値に100を掛けて、パーセンテージを取得します。 数学的には、相対平均偏差は次のとおりです。
\ text {RAD} = \ frac {∆d_ {av}} {m}×100
次のデータセットがあるとします：5.7、5.4。 5.5、5.8、5.5および5.2。 データを合計し、測定数= 33.1÷6 = 5.52で割ると、算術平均が得られます。 個々の偏差を合計します。
\ begin {aligned}＆| 5.52-5.7 | + | 5.52-5.4 | + | 5.52-5.5 | + | 5.52-5.8 | + | 5.52-5.5 | + | 5.52-5.2 | \\＆= 0.18 + 0.12 + 0.02 + 0.28 + 0.02 + 0.32 \\＆= 0.94 \ end {aligned}
この数を測定数で割って、平均偏差を求めます：0.94÷6 = 0.157。 100を掛けて、相対平均偏差を生成します。この場合は15.7パーセントです。
低RADは、高RADよりも曲線が狭いことを意味します。
RADを使用して信頼性をテストする例
データセットのそれ自体の算術平均からの偏差を決定するのに役立ちますが、RADは次のことができます。 また、新しいツールや実験方法の信頼性を、あなたが知っているものと比較することで評価します 信頼性のある。 たとえば、温度を測定するための新しい機器をテストしているとします。 新しい機器で一連の読み取りを行うと同時に、信頼できることがわかっている機器で読み取りを行います。 テスト機器によって行われた各読み取り値の偏差の絶対値を、 信頼できるもの、これらの偏差を平均し、読み取り値の数で割り、100を掛けると、相対平均が得られます 偏差。 これは、新しい機器が許容できるほど正確であるかどうかを一目でわかるパーセンテージです。