Căn trung bình vuông so với độ lệch tuyệt đối trung bình?

Cả Root bình phương trung bình và độ lệch tuyệt đối trung bình dường như là các thước đo độ lớn của biến thiên (đặc biệt là khi các biến thiên là cả + ve và -ve). Các quy tắc của ngón tay cái để chọn một trong số họ là khác?

Về lý thuyết, điều này nên được xác định bằng cách các lỗi có kích thước khác nhau quan trọng đối với bạn, hay nói cách khác là chức năng mất của bạn .

Trong thế giới thực, mọi người đặt sự dễ sử dụng lên hàng đầu. Vì vậy, độ lệch RMS (hoặc các phương sai liên quan) dễ kết hợp hơn và dễ tính toán hơn trong một lần chạy, trong khi độ lệch tuyệt đối trung bình mạnh hơn đối với các ngoại lệ và tồn tại để phân phối nhiều hơn. Hồi quy tuyến tính cơ bản và nhiều nhánh của nó dựa trên các lỗi RMS giảm dần.

Một điểm khác là giá trị trung bình sẽ giảm thiểu độ lệch RMS trong khi trung vị sẽ giảm thiểu độ lệch tuyệt đối và bạn có thể thích một trong những độ lệch này.