Keskiarvo, mediaani, tilalaskin

Ohjeet:

• Syötä tietosi pilkuilla eroteltuna luettelona tai taajuusjakaumana.
• Valitse "Input as Frequency Distribution" -ruutu tarvittaessa.
• Napsauta "Laske" -painiketta laskeaksesi keskiarvon, mediaanin, muodon, varianssin ja keskihajonnan.
• Katso tulokset alla ja histogrammikaavio.
• Laskentahistoria näkyy alareunassa.
• Napsauta "Tyhjennä" -painiketta nollataksesi tulokset ja kaavion.
• Napsauta "Kopioi" -painiketta kopioidaksesi tulokset leikepöydälle.

Anna tiedot (pilkuilla erotettuna tai frekvenssijakauma):

Tulo taajuusjakaumana

laskettu Poista valinta kopio

Tulokset:

Tarkoittaa:

Mediaani:

Mode:

varianssi:

Keskihajonta:

Laskentahistoria

Keskiarvo-, mediaani- ja tilalaskin on tilastollinen työkalu, joka on suunniteltu laskemaan kolme keskeistä suuntausta: keskiarvo (keskiarvo), mediaani (keskiarvo) ja tila (yleisin arvo) tietystä tietojoukosta. Nämä toimenpiteet ovat ratkaisevan tärkeitä data-analyysissä, ja ne auttavat tekemään yhteenvedon suuresta numerojoukosta tunnistamalla tietojoukon keskipisteen tai tyypillisen arvon.

Keskiarvon, mediaanin ja muodon käsite

Keskiarvo (keskiarvo)

Keskiarvo on yleisin keskeisen taipumuksen mitta. Se lasketaan laskemalla yhteen kaikki tietojoukon luvut ja jakamalla sitten lukujen määrällä. Lukujoukon x1, x2, …, xn keskiarvon (μ) kaava on:

Keskiarvo (μ) = (kaikkien lukujen summa) / (lukujen määrä)

Mediaani (keskiarvo)

Mediaani on tietojoukon keskiarvo, kun luvut on järjestetty nousevaan tai laskevaan järjestykseen. Jos tietojoukossa on pariton määrä havaintoja, mediaani on keskiluku. Jos aineistossa on parillinen määrä havaintoja, mediaani on kahden keskiluvun keskiarvo. Mediaanin laskemiseen ei ole algebrallista kaavaa; se on enemmänkin asemamittaus.

Tila (usein arvo)

Tila on numero, joka esiintyy useimmin tietojoukossa. Tietojoukolla voi olla yksi tila, useampi kuin yksi tila tai ei tilaa ollenkaan (kun mikään numero ei toistu).

Keskiarvo-, mediaani- ja tilalaskurin edut

1. Tietojen yksinkertaistaminen: Nämä toimenpiteet yksinkertaistavat monimutkaisia ​​tietojoukkoja, mikä helpottaa tietojen ominaisuuksien ymmärtämistä ja välittämistä.
2. Vertaileva analyysi: Ne ovat perustavanlaatuisia vertailevissa tutkimuksissa, jolloin tutkijat voivat vertailla eri aineistojen keskeisiä suuntauksia.
3. Vinouden tunnistaminen: Keskiarvon, mediaanin ja tilan välinen suhde voi osoittaa tietojoukon vinouden. Jos keskiarvo on suurempi kuin mediaani, tiedot voivat olla oikealle vinossa ja päinvastoin.
4. Tietojen yhteenveto: Ne tarjoavat yhteenvedon tiedoista, jotka ovat hyödyllisiä eri aloilla, kuten taloustieteessä, liiketoiminnassa, psykologiassa ja muilla.
5. Päätöksenteko: Ne auttavat päätöksentekoprosesseissa tarjoamalla tilastollisen perustan ennusteiden tekemiseen ja suuntausten ymmärtämiseen.

Mielenkiintoisia faktoja keskiarvosta, mediaanista ja tilasta

1. Vastustuskykyiset toimenpiteet: Mediaania ja moodia pidetään vastustuskykyisinä mittaina, mikä tarkoittaa, että poikkeamat ja vääristyneet tiedot vaikuttavat niihin vähemmän kuin keskiarvo.
2. Historiallinen konteksti: Keskiarvon, mediaanin ja moodin käsitteet juontavat juurensa muinaisista ajoista, ja niiden käyttö on dokumentoitu varhaisten tilastotieteilijöiden ja matemaatikoiden teoksissa.
3. Sovellukset eri aloilla: Nämä toimenpiteet ovat yleisesti sovellettavissa eri aloilla, mukaan lukien mutta ei rajoittuen rahoitukseen, sosiologiaan, meteorologiaan ja psykologiaan.
4. Vino ja kurtoosi: Poikkeavat arvot vaikuttavat suuresti keskiarvoon, ja se voi muuttua merkittävästi, kun ääriarvot otetaan mukaan tai jätetään pois, mikä ei ole mediaanin ja moodin tapauksessa.

Yhteenveto

Keskiarvo-, mediaani- ja tilalaskin on korvaamaton työkalu tilastollisen analyysin alalla. Tarjoamalla kattavan näkemyksen tietojoukon keskeisestä suuntauksesta se mahdollistaa vivahteikkaan ymmärtämisen datan jakautumisesta. Olipa kyse akateemisesta tutkimuksesta, markkina-analyysistä tai millä tahansa muulla tiedon tulkintaan perustuvalla alalla, näiden toimenpiteiden käyttö helpottaa tietoon perustuvaa päätöksentekoa ja myötävaikuttaa taustalla olevien ilmiöiden syvempään ymmärtämiseen.

Viimeksi päivitetty: 17. tammikuuta 2024