From 84f572bf5474aaa360ec07c4ad245ad237d5e039 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: git-sandro Date: Sat, 24 Jan 2026 10:50:39 +0100 Subject: [PATCH] standardabweichung / mittlere absolute abweichung --- zusammenfassung/zusammenfassung.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/zusammenfassung/zusammenfassung.md b/zusammenfassung/zusammenfassung.md index f79f24d..7c901ae 100644 --- a/zusammenfassung/zusammenfassung.md +++ b/zusammenfassung/zusammenfassung.md @@ -60,8 +60,8 @@ |Mittelwert|Summe aller Werte dividiert durch die Anzahl von Werten. $$\huge \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$$| |Median|Mittlerer Wert der sortierten Liste. $$\huge \text{Median} = \begin{cases}x_{\left(\frac{n+1}{2}\right)}, & \text{wenn } n \text{ ungerade ist} \\ \\ \frac{x_{\left(\frac{n}{2}\right)} + x_{\left(\frac{n}{2}+1\right)}}{2}, & \text{wenn } n \text{ gerade ist}\end{cases}$$| |Varianz|$$\displaystyle\huge Varianz = s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n - 1}$$| -|Standardabweichung|| -|Mittlere Absolute Abweichung|| +|Standardabweichung|$$\displaystyle\huge Standardabbwichung = s = sqrt(Varianz)| +|Mittlere Absolute Abweichung|$$\displaystyle\huge Mittlere Absolute Abwichung = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n - 1}$$| ## Lineare Regression ## Klassifikation ## Unsupervised Learning Clustering \ No newline at end of file