Julia 的中值绝对偏差

如何解决Julia 的中值绝对偏差

我使用蒙特卡洛方法近似了 pi。
我在计算结果的中值绝对偏差时遇到了麻烦（请参阅下面的代码）。
我的猜测是 Julia 中已经有一个函数可以做到这一点，但不幸的是我不知道如何在我的代码中实现它。

for i in 1:5
   picircle(1000)
end

3.0964517741129436
3.152423788105947
3.1284357821089457
3.1404297851074463
3.0904547726136933

解决方法

正如 MarcMush 在评论中提到的，StatsBase 导出了 mad 函数，我们可以从文档字符串中看到

help?> mad
search: mad mad! maxad muladd mapreduce meanad ismarked mapfoldr mapfoldl mean_and_var mean_and_std mean_and_cov macroexpand

  mad(x; center=median(x),normalize=true)

  Compute the median absolute deviation (MAD) of collection x around center (by default,around the median).

  If normalize is set to true,the MAD is multiplied by 1 / quantile(Normal(),3/4) ≈ 1.4826,in order to obtain a consistent
  estimator of the standard deviation under the assumption that the data is normally distributed.

所以

julia> A = randn(10000);

julia> using StatsBase

julia> mad(A,normalize=false)
0.6701649037518176

或者，如果您不想要 StatsBase 依赖项，那么您可以直接使用（例如）

计算它

julia> using Statistics

julia> median(abs.(A .- median(A)))
0.6701649037518176

给出相同的结果