相对平均偏差（Relative Mean Deviation，RMD）是一种描述数据集中变异性的统计量，它表示平均误差相对于平均值的比例。相对平均偏差的计算方法如下：

首先，计算每个数据点与平均值之间的差值，并取绝对值。然后，将这些差值相加并除以数据点的数量得到平均误差。最后，将平均误差除以平均值，并乘以100%得到相对平均偏差。

例如，有一个数据集包含5个数据点：4，6，8，10，12。首先，计算平均值为8。然后，计算每个数据点与平均值之间的差值并取绝对值：|4-8|=4，|6-8|=2，|8-8|=0，|10-8|=2，|12-8|=4。将这些差值相加并除以5得到平均误差：(4+2+0+2+4)/5=2.4。最后，将平均误差除以平均值8并乘以100%得到相对平均偏差：2.4/8*100%=30%。

相对平均偏差可以帮助我们了解数据集中数据点的分布情况。如果相对平均偏差较小，则表示数据点的分布比较集中，反之则表示数据点的分布比较分散。相对平均偏差还可以用于比较不同数据集的变异性，因为它将误差与平均值相对比，而不是使用绝对值或平方误差。