平均聚合度意思

平均聚合度（mean aggregation）是一種統計學方法，用於描述數據集中各個數值與其平均值之間的接近程度。在統計學中，聚合度（aggregation）是指數據點聚集在平均值周圍的程度，而平均聚合度則是通過計算所有數據點與平均值之間距離的平方和，然後除以數據點的數量來得到。

在數學上，平均聚合度的計算公式如下：

平均聚合度 = Σ(xi - x̄)^2 / n

其中：

• xi 是數據集中的每個數值
• x̄ 是數據集的平均值
• n 是數據點的數量
• Σ 是求和符號，表示對所有數據點求和

平均聚合度也被稱為方差（variance），它是衡量數據集分散程度的一個指標。方差越大，數據點與平均值的差異就越大，說明數據的聚合度越低；反之，方差越小，數據點與平均值的差異越小，說明數據的聚合度越高。

在實際套用中，平均聚合度是一個非常重要的統計量，它可以幫助我們了解數據的離散程度，從而更好地理解數據集的分布特徵。例如，在金融分析中，平均聚合度可以用來評估投資組合的風險；在質量控制中，平均聚合度可以用來監控產品的質量穩定性。