MD - Diferencia Absoluta Promedio

Devuelve la diferencia absoluta promedio de la serie de datos de entrada.

Sintaxis

MD(X)

X

es la muestra de los datos de entrada (despliegue de una o dos dimensiones de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

Observaciones

1. Los datos de las series de tiempo de entrada pueden incluir valores faltantes (Por ejemplo: #N/A, #VALOR!, #NUM!, celda vacía),pero no se incluyen en los cálculos.
2. La diferencia promedio de la muestra (MD) se calcula de a siguiente manera: $$\Delta = \mathrm{MD} = \frac{\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \| x_i - x_j \|}{n \times \left ( n-1 \right )}$$ Donde:
   • $x_i$ es el valor de la observación i-ésima no faltante.
   • $n$ es el número de observaciones en la muestra.
3. La diferencia promedio es el producto de la media de la muestra y la diferencia promedio relativa (RMD) y también puede ser expresada en términos del Coeficiente Ginni: $$\mathrm{MD}= 2 \times G \times \bar{x}$$ Donde:
   • $\bar{x}$ es la media aritmética de la muestra.
   • $G$ es el coeficiente Gini.
4. Debido a sus vínculos con el coeficiente de Gini, la diferencia promedio es también llamada el "Diferencia media de Gini." Es también conocida como la "diferencia media absoluta".
5. La diferencia promedio de la muestra no depende de una medida específica de tendencia central como la desviación estándar.
6. La diferencia media de una muestra es una estimación neutral y consistente de la diferencia promedio poblacional.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Mean difference.

Referencias

• Hamilton, J .D.; Time Series Analysis, Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6.
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740.