远离型指标中，与的偏差越大，则结果越好。远离型指标与固定型指标、效益型指标、成本型指标等一同构成具体决策问题的指标体系，是评价、决策、优化、规划等分析技术领域中建模的重要基本概念。

在目标规划问题中，远离型指标对应的目标类型可表示为。其中，为目标约束函数相对目标值的正负偏差变量，为对应正负偏差变量的权重，通常。产生的正偏差（属性值大于目标值）或负偏差（属性值小于目标值）越大，目标函数的值越少，则结果的满意度越高。

若将值看作区间在时的特殊情况，则远离型性指标可推广至偏离区间型指标，该区间称为假定的无差异不满意区间（Supposed Indifference Dissatisfactory Interval; SIDI）或无差异劣区间。属性值在该区间外部时，越远离该区间，则结果越好；属性值在该区间内部变化时，对结果不满意度没有影响。

当时，SIDI为，当属性值小于（大于）时，结果为无差异的最不满意。只有当属性值大于（小于）时，满意度才会上升。这种情况可看作目标规划中的单侧偏离情况，即满意度在正偏移（负偏移）变大的情况下才会上升。