Среднее значение, среднее значение, число, калькулятор диапазона
Пожалуйста, укажите для расчета цифры, разделенные запятыми.
средний
Слово "mean" - это синонимы нескольких других слов в английском языке, которые одинаково расплывчаты даже в области математики. В зависимости от контекста, как математика, так и статистика, значение «средний» меняется. В простейшем математическом определении набора данных используемое среднее значение — арифметическое среднее, также известное как математическое ожидание или среднее. В этой форме среднее значение представляет собой промежуточную величину между набором дискретных чисел, то есть сумма всех значений в наборе данных, деленная на общее количество значений. Формула, используемая для вычисления арифметических средних, на самом деле та же, что и формула, используемая для вычисления статистических концепций как для популяций, так и для средних показателей выборки, за исключением нескольких различных используемых переменных:
Среднее значение обычно выражается x ×, произносится как "x bar", даже если переменные не XМаркировка полосы является общим индикатором некоторой формы среднего значения. При конкретном случае среднего населения вместо использования переменных x ×Греческий символ mu или & mu, используется. Аналогичным образом, или еще более запутанным, среднее значение выборки в статистике обычно выражается заглавными буквами. x ×См. Учитывая набор данных 10, 2, 38, 23, 38, 23, 21, суммируя выше, можно получить:
|
= |
|
= 22,143 |
Как упоминалось ранее, это одно из самых простых определений средних значений, а некоторые другие определения включают взвешенные арифметические средние значения (различие заключается только в том, что некоторые значения в наборе данных вносят больше значений, чем другие), а также Какой среднийСм. Правильное понимание данной ситуации и контекста часто дает людям инструменты, необходимые для определения того, какой статистически связанный метод следует использовать. В целом, в идеале средние, медианные, численные и диапазоны должны быть рассчитаны и проанализированы для конкретной выборки или набора данных, поскольку они иллюстрируют различные аспекты данных, которые, если рассматривать отдельно, могут привести к ложно-положительным данным, как это будет показано в следующих разделах.
медианное число
Статистическая концепция медиана — это значения, которые разделяют выборку данных, популяцию или распределение вероятности пополам. Поиск медианного значения — это, по сути, поиск значения, которое находится между остальными цифрами в образце данных. Обратите внимание, что порядок выборки данных очень важен при вычислении медианного числа для ограниченного списка чисел. Как правило, эти значения расположены в возрастающем порядке, но нет реальных оснований полагать, что их упорядочение в убывающем порядке приведет к различным результатам. Если общее количество значений в образец данных нечетное, медиана — это число, которое находится в середине списка всех значений. Если выборка данных содержит четное число значений, медиана представляет собой среднее значение двух промежуточных значений. Хотя это может быть запутанным, имейте в виду, что даже если медиана иногда включает в себя вычисление средних значений, когда это происходит, это касается только двух промежуточных значений, Среднее значение относится ко всем значениям в образец данных. В странном случае, когда есть только два образца данных или пример четных чисел, где все значения одинаковы, среднее и среднее будут одинаковы. При использовании того же набора данных, что и ранее, медианное значение будет получено следующим образом:
2, 10, 21,2323, 38, 38
После перечисления данных в возрастающем порядке и определения нечетных значений становится очевидным, что 23 является средним значением в этом случае. Если набор данных добавляет другое значение:
2, 10, 21,23г.23, 38, 38, 1027892
Поскольку существует четное число значений, медиана будет средней величиной двух промежуточных чисел, в данном случае 23 и 23, а средняя величина — 23. Обратите внимание, что в этом конкретном наборе данных добавление исключительных значений (значений, которые выходят далеко за пределы ожидаемого диапазона) 1 027 892 не оказывает реального влияния на набор данных. Однако, если вычислить среднее значение для этого набора данных, результат будет 128 505,875. Очевидно, что это значение не является хорошим представлением других семи значений в наборе данных, которые намного меньше и ближе к средним и аномальным значениям. Это главное преимущество использования медианных показателей для описания статистики по сравнению со средними показателями. Хотя эти два значения и другие статистические значения следует вычислять при описании данных, если можно использовать только одно значение, медиана лучше оценить типичные значения в заданном наборе данных, когда между значениями существенно различаются.
Способ
В статистике число является значением, которое чаще всего встречается в наборе данных. Набор данных может быть мультимодальным, что означает, что он имеет более одного шаблона. Например:
2, 10, 21, 23, 23, 38, 38
23 и 38 появляются дважды, поэтому оба они являются шаблонами вышеупомянутого набора данных.
Подобно средним и медианным значениям, эта схема используется для выражения информации о случайных переменных и популяциях. Однако, в отличие от средних и медианных значений, модель представляет собой концепцию, которая может быть применена к нецифровым значениям, таким как марки кукурузных кукуруз, которые чаще всего покупаются в продуктовых магазинах. Например, при сравнении брендов Tostitos, Mission и XOCHiTL, если XOCHiTL является основной моделью продаж кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукурузных кукуруз При продаже 24 пакетов кукурузных чипсов за определенный период времени, при использовании этой модели, магазин будет хранить 12 пакетов чипсов XOCHiTL, 8 пакетов чипсов Tostitos и 4 пакетов чипсов Mission. Тем не менее, если в магазине в среднем продается всего 8 мешков на один, вы можете потерять 4 мешков продаж, если клиенты хотят только чипы XOCHiTL, а не другие бренды. Как видно из этого примера, При попытке сделать выводы по любой выборке данных важно учитывать различные статистические значения.
Сфера охвата
Диапазон набора данных в статистике - это разница между максимальным и минимальным значением. Хотя диапазон имеет разные значения в разных областях статистики и математики, это его наиболее фундаментальное определение и определение, используемое калькуляторами. Используйте тот же пример:
2, 10, 21, 23, 23, 38, 38
38 - 2 = 36
В данном примере диапазон составляет 36. Подобно средним значениям, крайние отклонения сильно зависят от чрезвычайно больших или очень маленьких значений. Используйте тот же пример, что и предыдущий:
2, 10, 21,23г.23, 38, 38, 1027892
В этом случае диапазон будет составлять 1 027 890 по сравнению с 36 в предыдущем случае. Поэтому важно тщательно проанализировать наборы данных, чтобы обеспечить учет аномальных значений.
