计算器如何得到中间的距离
先求原始数据的中位数，再求每个数到该中位数的绝对距离，最后取这些距离的中位数。
为什么需要两次求中位数
数字可用空格、换行或分号分开。若数量为偶数，排序后取中间两个数的平均值作为中位数；距离列表也遵循同一规则。
醒目的结果是未缩放的 MAD。下面的 σ 估计值等于 MAD × 1.4826，仅在数据近似正态分布时用于尺度比较，不是这组数据的精确标准差。
结果为零时仍要看极值
1、1、1、2、100 的中位数是1，距离的中位数是0，所以 MAD 为0。然而100仍然明显不同。请同时查看最小值、最大值和原始数据。
结果与输入使用相同单位。可以输入小数逗号，但不要用千位分隔符。0到10位的小数设置只改变显示。一次最多处理10,000个值和200,000个字符。
三个列表分别说明什么
1、1、2、2、4、6、9 的中位数是2。排序后的距离为0、0、1、1、2、4、7，中间的1就是 MAD，表示中心部分与2的典型距离。
1、2、3、4、5 与 1、2、3、4、100 的中位数都为3，MAD都为1。虽然最大值差别很大，中心的离散程度仍相同。
对于2、4、8、10，原数据的中位数为6。距离4、2、2、4的中间两项为2和4，平均后得到 MAD 3。
常见疑问
MAD会是负数吗？
不会。绝对距离和它们的中位数都不小于零。
只有一个数时怎么计算？
它与自身的中位数距离为零，所以结果是0，但单个观测不能说明整体稳定。
输入顺序会影响结果吗？
不会。计算两次中位数时都会按数值排序。
MAD为0代表没有异常值吗？
不代表。多数值集中在中位数时，仍可能有远处的数。
1.4826倍的结果有什么用途？
在数据近似正态分布时，可用来与标准差的尺度作参考比较。
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