使用Statsmodels包中的robust.mad函数计算数组的中位数绝对偏差

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本文介绍了如何使用Python的Statsmodels包中的robust.mad函数计算数组的中位数绝对偏差(MAD)。通过示例代码展示了安装Statsmodels、创建数组、调用函数计算MAD的过程,并解释了MAD作为数据离散程度统计量的作用。

使用Statsmodels包中的robust.mad函数计算数组的中位数绝对偏差

中位数绝对偏差(Median Absolute Deviation,简称MAD)是一种用于衡量数据集的离散程度的统计量。它基于数据集的中位数,衡量了数据点与中位数之间的典型偏差。在Python中,我们可以使用Statsmodels包中的robust.mad函数来计算数组的中位数绝对偏差。本文将介绍如何使用Statsmodels包计算中位数绝对偏差,并提供相应的源代码示例。

首先,我们需要安装Statsmodels包。可以使用以下命令通过pip进行安装:

pip install statsmodels

安装完成后,我们可以导入Statsmodels包并使用robust.mad函数来计算中位数绝对偏差。下面是一个示例代码:

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 创建一个示例数组
data =
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