평균, 중간 및 모드의 차이 : 평균 Vs. 중간 모드
평균과 중앙값 대 모드
평균, 중앙값 및 최빈값은 기술 통계에 사용 된 주요 경향 의 주요 측정 값이다. 그들은 서로 완전히 다르며 데이터를 요약하는 데 사용되는 경우도 다릅니다. Mean
산술 평균은 데이터 값의 수를 데이터 값의 수로 나눈 합계입니다. 이자형.
샘플 공간의 데이터 인 경우 샘플 평균 (
)이라고하며 이는 샘플을 설명하는 통계입니다. 표본에 대해 가장 일반적으로 사용되는 설명 방법이지만 강력한 통계는 아닙니다. 이상 치와 진동에 매우 민감합니다.
산술 평균은 데이터가 고르게 분포 될 때 좋은 지표입니다. 정규 분포의 경우 평균은 모드 및 중앙값과 동일합니다. 또한 평균 제곱 오류를 고려할 때 잔차가 가장 낮습니다. 따라서 단일 숫자로 데이터 집합을 나타낼 필요가있을 때 가장 유용한 설명입니다.
중앙값
모든 데이터 값을 오름차순으로 정렬 한 후 중간 데이터 포인트의 값은 데이터 세트의 중앙값으로 정의됩니다. 중앙값은 2 분위, 5 분위 및 50 분위입니다.- 관측 수 (데이터 포인트)가 홀수 인 경우 중앙값은 정렬 된 목록의 중간에있는 관측 값입니다.
• 관측 수 (데이터 포인트)가 짝수이면 중앙값은 정렬 된 목록의 두 중간 관측 값의 평균입니다.
중앙값은 관찰을 두 그룹으로 나눕니다. 나는. 이자형. (50 %)의 값이 더 높고 그룹 (50 %)이 중앙값보다 낮습니다. 중앙값은 비뚤어진 분포에서 특별히 사용되며 산술 평균보다 데이터를 상당히 잘 나타냅니다.
모드모드는 일련의 관측치에서 가장 많이 발생하는 숫자입니다.데이터 집합의 모드는 집합 내의 각 요소의 빈도를 찾아 계산합니다.
• 값이 두 번 이상 나오지 않으면 데이터 세트에 모드가 없습니다.
• 그렇지 않은 경우 가장 큰 빈도로 발생하는 값은 데이터 집합의 모드입니다.
두 개 이상의 모드가 한 세트에 존재할 수 있습니다. 따라서 모드는 데이터 집합의 고유 한 통계가 아닙니다. 균일 한 분포에는 하나의 모드가 있습니다. 이산 확률 분포의 모드는 확률 질량 함수가 가장 높은 지점에 도달하는 지점입니다. 위의 해석으로부터 렌더링하면,
global maxima
는 모드라고 말할 수 있습니다.
세 가지 조치 모두를 다음 데이터 세트에 적용하는 것을 고려하십시오. DATA: {1,1,2,3,5,5,5,5,6,6,8,8,9,9,9,9,9,10,10,10,14,14,16, 평균 = (1+ 1+ 2+ 3+ 5+ 5+ 5+ 5+ 6+ 6+ 8+ 8+ 9+ 9+ 9+ 9+ 10+ 10+ 10+ 14 = 14 + 15 + 15 + 15) / 25 = 8.12 9 = 9 (13 번째 요소) 999 = 9 (빈도 9 = 5) 999 평균, 중간 값 및 모드?
• 산술 평균은 값의 합 (관측 값)을 관측 수로 나눈 값입니다. 이것은 견고한 통계는 아니며 고려되는 분포 내에서 정규 분포 특성에 크게 의존합니다. 하나의 이상 값 (outlier)이 평균에서 상당한 변화를 일으켜 상대적으로 오도 된 값을 제공 할 수 있습니다. 이 개념은 기하 평균, 고조파 평균, 가중 평균 등으로 확장 될 수 있습니다. • 중앙값은 관측치의 중간 값이며 특이 치에 영향을 덜받습니다. 매우 비뚤어진 경우 요약 통계로 좋은 평가를 내릴 수 있습니다. • 모드는 데이터 세트에서 가장 일반적인 관측 값입니다. 분포가 양수이면 기울기는 중앙값으로 남고, 음의 기울기가 있으면 기울기가 중앙값에 가깝습니다.
• 긍정적으로 왜곡 된 경우, 평균은 중앙값에 맞습니다. 음의 비뚤어진 평균은 중앙값의 왼쪽에 있습니다.
• 정규 분포에서 3 개, 평균, 모드 및 중앙값은 모두 동일합니다.
