Détermine l'écart moyen absolu par rapport à la valeur moyenne d'un ensemble de données. Les écarts par rapport à la moyenne sont déterminés pour toutes les valeurs de l'ensemble de données et la moyenne est calculée à partir de celles-ci.
Syntaxe
AbsoluteDeviationFromMean(DataSet, le [ Mode Variable PROCESS_ROWS ] [ , le IntervalWidth ])
La syntaxe de la fonction AbsoluteDeviationFromMean se compose des éléments suivants :
Section |
Description |
|---|---|
DataSet |
L'ensemble de données à évaluer. Toutes les structures de données sont autorisées. Tous les types de données numériques sont autorisés. Pour les types de données complexes, un nombre est formé. Si l'argument est une liste, alors la fonction est exécutée pour chaque élément de la liste et le résultat est également une liste. |
Mode |
Précise comment les matrices de données et les séries de signaux doivent être traitées. L'argument Mode peut avoir les valeurs suivantes :
Si l'argument n'est pas spécifié, il est défini à la valeur par défaut PROCESS_ROWS . |
IntervalWidth |
Cet argument est nécessaire pour déterminer les écarts glissants et les écarts par bloc par rapport à la moyenne. La largeur de l'intervalle spécifie ensuite le nombre de valeurs à examiner. La largeur doit être un nombre impair. Sinon, l'intervalle est asymétrique, et une valeur supplémentaire est incluse dans le calcul à droite du centre par opposition à la gauche. Les structures de données autorisées sont Scalaire. Tous les types de données entiers sont autorisés. La valeur doit être supérieure ou égale à 1. Si l'argument est une liste, alors son premier élément est pris. S'il s'agit à nouveau d'une liste, le processus est répété. |
Remarques
Le résultat est toujours du type de données Virgule flottante de 64 bits.
Pour les signaux et les séries de signaux, la composante Y est traitée et la composante X ou Z est copiée, si possible. Lors du calcul des écarts glissants et des écarts par bloc par rapport à la moyenne, la structure des données du résultat correspond à celle de l'argument. Sinon, si DataSet est une série de données ou un signal, le résultat est une valeur individuelle avec l'écart moyen absolu recherché, sinon le résultat est une série de données ou un signal avec un écart moyen absolu par colonne ou par ligne.
Disponible dans
FlexPro Basic, Professional, Developer Suite
Exemples
AbsoluteDeviationFromMean({1, 4, 7}) |
Renvoie 2.0. La valeur moyenne des séries de données est de 4. La première et la troisième valeur s'écartent chacune de 3 de la valeur moyenne. Le résultat est donc calculé à partir de (3 + 0 + 3) / 3. |
AbsoluteDeviationFromMean({{1, 4, 7}, {1, 4, 7}}) |
Renvoie {0.0, 0.0, 0.0}. À partir de la matrice, la fonction calcule ligne par ligne l'écart moyen absolu par rapport à la valeur moyenne. |
AbsoluteDeviationFromMean({{1, 4, 7}, {1, 4, 7}}, PROCESS_COLUMNS) |
Renvoie {2.0, 2.0}. À partir de la matrice, la fonction calcule colonne par colonne l'écart moyen absolu par rapport à la valeur moyenne. |
AbsoluteDeviationFromMean({1, 2, 3, 2, 1}, CALC_MOVING, 3) |
Renvoie { 0.5, 0.6666666666666666, 0.4444444444444445, 0.6666666666666666, 0.5 }. La fonction calcule l'écart absolu de la moyenne mobile par rapport à la valeur moyenne pour {1, 2}, {1, 2, 3}, {2, 3, 2}, {3, 2, 1} et {2, 1}. |
AbsoluteDeviationFromMean({1, 2, 3, 4, 4.5, 5}, CALC_BLOCK, 3) |
Renvoie { 0.6666666666666666, 0.3333333333333333 }. La fonction calcule l'écart moyen absolu par rapport à la valeur moyenne bloc par bloc pour {1, 2, 3} et {4, 4.5, 5}. |