"Статистика"

Различные типы измерения центральной тенденции

Центральная тенденция выходит за рамки среднего, медианного и модного

Статистика - это искусство извлекать пользу из собранных данных. Для организации команды или бизнес-модели требуются некоторые входные данные в виде данных, чтобы обобщить значимую информацию. Одно значение говорит о поведении большого объема данных. Чтобы идентифицировать отдельное значение, мы измеряем центральную тенденцию к представлению всей записи. Статистика - это исследование данных с точки зрения вариации и сокращения объемных данных в воспроизводимой форме.

В этой статье мы изучим различные типы центральных тенденций с их преимуществами и недостатками. Различные размеры показаны ниже:

  1. Среднее
  2. Медиана
  3. Режим
  4. Пифагорей означает
  • Среднее арифметическое
  • Среднее геометрическое
  • Среднее гармоническое

Все здесь только для того, чтобы получить информацию только из этих средних значений.

Среднее

Простое среднее также называется средним арифметическим. Это просто среднее значение других ценностей. Это очень простой расчет: просто сложите все числа и разделите их на общее количество наблюдений.

Формула:

среднее значение = сумма (n (1) + n (2)… ..n (i)) / общее количество

Преимущества:

  • Он используется для определения вероятности среднего значения.

Недостаток:

  • Влияет на значение выбросов.
  • Не используется для расчета качественных данных.
  • Если некоторые значения отсутствуют, вычисление среднего значения не так уж и полезно.

Медиана

Он также используется для расчета центральных значений в записях. Чтобы найти медианное значение, расположите значения в порядке возрастания и найдите среднее значение в данных.

Если записи нечетные, то середину легко найти, а если записи четные, возьмите среднее из двух средних чисел и найдите его среднее значение. Это будет новое медианное значение.

Преимущество:

  • Легко работать с выбросами.
  • Может быть вычислено, если в записи отсутствуют какие-либо значения.
  • Также используется для качественных данных.
  • Хорошо с выбросом в данных.

Недостаток:

  • Просто для четных чисел точно не получается.

Режим

Найти центральную тенденцию в моде - значит найти наблюдение, которое происходит большую часть времени в записи.

Если мы видим, что на изображении выше цифра «5» встречается чаще всего, мы можем сказать, что 5 - это центральное значение меры в данных. Что ж, этих данных мало, поэтому мы можем легко увидеть наиболее часто встречающееся значение. Если данные очень большие, расположите их в порядке возрастания и найдите число, или мы можем воспользоваться помощью программирования, чтобы найти количество уникальных значений в данных.

Преимущество:

  • Это легко обнаружить.
  • Может быть вычислено, если в записи отсутствуют какие-либо значения.
  • Также используется для качественных данных.
  • Хорошо с выбросами в данных.

Недостаток:

  • Иногда бывает больше двух режимов.

Пифагорейские средства

Эти средства изучаются греческими математиками в пропорциях. В основном в этом пифагорейском языке есть три типа средних.

  1. Среднее арифметическое

Это то же самое, что мы изучали выше.

2. Среднее геометрическое

Это средство полезно при небольшом объеме данных. Вычисление этого среднего состоит в том, чтобы взять произведение каждого числа и извлечь корни из этого числа продукта. Например, для двух чисел возьмите квадратный корень из их произведения, для трех чисел возьмите кубический корень из их произведения и т. Д.

3. Среднее гармоническое

Гармоническое среднее - это еще один метод измерения центральной тенденции данных. Расчет гармонического среднего заключается в нахождении обратного значения усредненного обратного значения. Позвольте мне прояснить это на примере ниже:

Это некоторые основные ценности, которые используются в повседневных жизненных проблемах. Существует множество других измерений средних значений в соответствии с полномочиями, функциями и т. Д. Пример формы, средние значения мощности, f-среднее, усеченное среднее и т. Д.



Наследование и его тип в Python
Концепции одно-, многоуровневых и множественных методов наследования medium.com



Заключение:

Измерение центрального значения дает очень хорошую информацию на основе данных. Мы можем использовать статистический анализ данных в шаблонах и визуализацию для роста бизнеса.

Свяжитесь со мной в моем LinkedIn

Рекомендуемые статьи

  1. НЛП - от нуля до героя с Python

2. Структуры данных Python, типы данных и объекты

3. MySQL: от нуля до героя

4. Основы временных рядов с Python

5. NumPy: от нуля до героя с Python

6. Основы серий и Data Frame в Pandas с питоном