데이터 세트의 RAD (상대 평균 편차)는 각 측정 값이 데이터의 산술 평균과 평균적으로 얼마나 다른지 알려주는 백분율입니다. 데이터 포인트에서 그려진 곡선의 폭 또는 좁은 정도를 알려주는 표준 편차와 관련이 있습니다. 하지만 백분율이기 때문에 상대적인 양에 대한 즉각적인 아이디어를 제공합니다. 일탈. 실제로 그래프를 그릴 필요없이 데이터에서 플로팅 된 곡선의 너비를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 실험 방법 또는 측정 도구의 정확도를 측정하는 방법으로 매개 변수의 관찰을 해당 매개 변수의 가장 잘 알려진 값과 비교할 수 있습니다.
TL; DR (너무 긴; 읽지 않음)
데이터 세트의 상대 평균 편차는 평균 편차를 산술 평균으로 나눈 다음 100을 곱한 값으로 정의됩니다.
상대 평균 편차 (RAD) 계산
상대 평균 편차의 요소에는 산술 평균 (미디엄), 평균 (|)에서 각 측정 값의 개별 편차의 절대 값디나는 - 미디엄|) 및 이러한 편차의 평균 (∆디av). 편차의 평균을 계산했으면이 숫자에 100을 곱하여 백분율을 얻습니다. 수학적 측면에서 상대 평균 편차는 다음과 같습니다.
\ text {RAD} = \ frac {∆d_ {av}} {m} × 100
다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다: 5.7, 5.4. 5.5, 5.8, 5.5 및 5.2. 데이터를 합하고 측정 수 = 33.1 ÷ 6 = 5.52로 나누어 산술 평균을 얻습니다. 개별 편차의 합계 :
\ begin {정렬} & | 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}
이 숫자를 측정 횟수로 나누어 평균 편차를 구합니다: 0.94 ÷ 6 = 0.157. 100을 곱하여 상대 평균 편차를 만듭니다.이 경우에는 15.7 %입니다.
낮은 RAD는 높은 RAD보다 좁은 곡선을 의미합니다.
RAD를 사용하여 신뢰성을 테스트하는 예
자체 산술 평균에서 데이터 세트의 편차를 판별하는 데 유용하지만 RAD는 또한 새로운 도구 및 실험 방법을 알고있는 도구와 비교하여 신뢰성을 측정합니다. 신뢰할 수 있습니다. 예를 들어, 온도 측정을 위해 새 기기를 테스트한다고 가정합니다. 신뢰할 수있는 것으로 알고있는 기기로 측정하는 동시에 새 기기로 일련의 측정 값을 측정합니다. 테스트 장비가 작성한 각 판독 값의 편차의 절대 값을 신뢰할 수있는 하나, 이러한 편차의 평균을 내고 판독 값 수로 나누고 100을 곱하면 상대 평균을 얻을 수 있습니다. 일탈. 한눈에 새 도구가 허용 가능한 정확한지 여부를 알려주는 백분율입니다.
