OPEN-SOURCE SCRIPT
MAD - Mean Absolute Deviation
purpose :implementation of MAD Mean Absolute Deviation in pinescript
implementation by : patmaba
type : measures of spread
Mean absolute deviation
The mean absolute deviation of a dataset is the average distance between each data point and the mean. It gives us an idea about the variability in a dataset.
Here's how to calculate the median absolute deviation.
Step 1: Calculate the mean.
Step 2: Calculate how far away each data point is from the mean using positive distances. These are called absolute deviations.
Step 3: Add those deviations together.
Step 4: Divide the sum by the number of data points.
Source of MAD:
khanacademy.org/math/statistics-probability/summarizing-quantitative-data/other-measures-of-spread/a/mean-absolute-deviation-mad-review
Formula :
MAD = ( ∑ |xi−µ| ) / n
where
xi = the value of a data point
|xi − µ| = absolute deviation
µ = mean
n = sample size
implementation by : patmaba
type : measures of spread
Mean absolute deviation
The mean absolute deviation of a dataset is the average distance between each data point and the mean. It gives us an idea about the variability in a dataset.
Here's how to calculate the median absolute deviation.
Step 1: Calculate the mean.
Step 2: Calculate how far away each data point is from the mean using positive distances. These are called absolute deviations.
Step 3: Add those deviations together.
Step 4: Divide the sum by the number of data points.
Source of MAD:
khanacademy.org/math/statistics-probability/summarizing-quantitative-data/other-measures-of-spread/a/mean-absolute-deviation-mad-review
Formula :
MAD = ( ∑ |xi−µ| ) / n
where
xi = the value of a data point
|xi − µ| = absolute deviation
µ = mean
n = sample size
オープンソーススクリプト
TradingViewの精神に則り、この作者はスクリプトのソースコードを公開しているので、その内容を理解し検証することができます。作者に感謝です！無料でお使いいただけますが、このコードを投稿に再利用する際にはハウスルールに従うものとします。
免責事項
これらの情報および投稿は、TradingViewが提供または保証する金融、投資、取引、またはその他の種類のアドバイスや推奨を意図したものではなく、またそのようなものでもありません。詳しくは利用規約をご覧ください。
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