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
Script de código abierto
Fiel al espíritu de TradingView, el creador de este script lo ha convertido en código abierto, para que los traders puedan revisar y verificar su funcionalidad. ¡Enhorabuena al autor! Aunque puede utilizarlo de forma gratuita, recuerde que la republicación del código está sujeta a nuestras Normas internas.
Exención de responsabilidad
La información y las publicaciones no constituyen, ni deben considerarse como asesoramiento o recomendaciones financieras, de inversión, de trading o de otro tipo proporcionadas o respaldadas por TradingView. Más información en Condiciones de uso.
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