$i$ 번째 표본의 '''편차'''는 
 $x_i-\bar{x}$
즉 자료값([[변량,variance]])과 [[평균,mean,average]]의 [[차이,difference]].

'''편차''' = 변량 - 평균

'''편차'''의 합은 0.

그냥 편차가 위 식과 같을 때,
절대편차: absolute deviation - 편차의 절대값
 $|x_i-\bar{x}|$
제곱편차: 편차의 제곱
 $(x_i-\bar{x})^2$

평균편차 mean deviation AKA deviation from the mean

평균절대편차 mean absolute deviation, MAD / average absolute deviation, AAD
{
절대편차의 평균 = 평균 절대편차

WpKo:평균_절대_편차 에서 다음을 모두 묶어 언급. 완전히 동일?
 평균 편차(mean deviation)
 절대 편차(absolute deviation)
 평균 절대 편차(average absolute deviation 또는 mean absolute deviation, AAD, MAD) 

see also:
https://hsm-edu.tistory.com/758?category=810686 4)
}

중앙값절대편차 median absolute deviation, MAD
 [[중앙값,median]]

최소절대편차 least absolute deviation, LAD
 [[회귀분석,regression_analysis]]에 사용 (curr see [[회귀,regression]])

사분위편차 quartile deviation

표준편차 standard deviation, SD
[[표준편차,standard_deviation]]
 [[모표준편차,population_standard_deviation]]
 [[표본표준편차,sample_standard_deviation]]

----
비슷? : [[오차,error]], [[잔차,residual]]
[[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3405386&cid=47324&categoryId=47324 수학백과]]를 읽고 나중에 정리예정 TODO

[[산포도,dispersion]]와 관련성 TBW
 그냥 개개의 '편차'는 dimension(?)이 다르고. 편차를 전체적으로 본 것(ex. 표준편차, 평균절대편차 etc.)는 산포도를 나타내는 지표.

[[분산,variance]] 계산에 필요.

= tmp from 수학백과 편차 =
[[산포도,dispersion]]를 보기 위해서는
 * 절대편차의 평균(=평균 절대편차)
 * 제곱편차의 평균(=분산)
 * 분산의 제곱근(=표준편차)
등이 많이 쓰인다.

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[[https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3405386&cid=47324&categoryId=47324 수학백과: 편차]]

Up: [[통계,statistics]]
 [[차이,difference]]?