Разница между средним и медианным значением
Среднее и Медиана - два часто используемых термина в математике, среднее значение похоже на среднее значение заданных чисел, оно суммирует числа и делит их на количество чисел, которое дает нам среднее значение, в то время как медиана, с другой стороны, возвращает среднее число из целого. набор данных, и если набор данных четный, то медиана складывает два средних числа и делит их на 2, получая медиану.
Они являются мерой центральной тенденции и часто используются при измерении больших наборов данных, где необходимо провести анализ и интерпретировать результаты. Среднее значение, медиана и мода - это три показателя средних, которые показывают разброс данных от среднего или среднего. Эти методы широко используются в статистике, тогда как среднее значение данных является наиболее широко используемым методом из трех.
Что это означает?
Среднее - это простая сумма количества наблюдений в массиве, деленная на количество наблюдений. Например, если говорить о среднем росте или среднем росте группы из 5 человек. Средний рост будет рассчитан путем суммирования роста 5 человек, разделенного на количество людей, т.е. 5.
Формула
Формула среднего значения = (сумма всех наблюдений / количество наблюдений)
Что такое медиана?
С другой стороны, медиана - это среднее число в наборе массива данных, которое отделяет верхний набор данных от нижнего. Данные необходимо сначала расположить в порядке возрастания, чтобы вычислить медианное значение данных. Если набор данных имеет количество элементов, необходимо взять среднее из двух средних чисел в наборе данных. Однако эти два метода часто используются как взаимозаменяемые.
Формула
Формула медианы = (n + 1) / 2когда n - нечетное число
Медиана = [(n / 2) + {(n / 2) +1}] / 2когда n четное число
Среднее и медианное значение инфографики
Давайте посмотрим основные различия между средним и медианой.
Среднее и медианное ключевые различия
- Mean прост в использовании и применении и может применяться к любому набору массивов данных, будь то четный или нечетный. С другой стороны, медиана немного сложна в использовании, и набор данных необходимо сначала расположить в порядке возрастания или убывания перед расчетом.
- Среднее значение обычно используется для нормальных распределений, тогда как медиана используется для набора данных искаженных распределений.
- Среднее значение простое, но не надежное, поскольку оно может содержать выбросы в распределениях и иногда не может дать пользователю правильные результаты для интерпретации. С другой стороны, метод медианы является надежным и лучше подходит для использования, поскольку он используется для искаженных распределений для получения центральной тенденции набора дат и даст пользователю много точных результатов по сравнению со средним значением.
- Есть только одна формула среднего, которая представляет собой сумму всех наблюдений, деленную на количество наблюдений. Принимая во внимание, что у медианы есть две формулы, одна из нечетных, где только средние числа из набора данных становятся медианой. Но когда у нас есть четный набор данных, выбирается середина из двух значений и делится на 2, что затем дает нам медиану четного набора данных.
Сравнительная таблица среднего и медианного значений
| Жадный | Медиана | |
| Среднее значение вычисляется путем сложения всех значений в массиве данных, который затем делится на количество наблюдений. | Медиана - это точное среднее значение набора данных. Его можно вычислить, расположив набор данных в порядке возрастания, а затем найдя или выбрав среднее значение из набора данных. | |
| Он более широко используется в отрасли благодаря простому вычислению среднего значения и дает нам быстрое число | Он не часто используется в отрасли, но он более полный и точный, чем среднее значение, которое представляет собой простую сумму чисел. | |
| Обычно он используется для обычно искаженного набора данных, т.е. нормального распределения. | Особенно удобно описывать набор данных со значительным перекосом в данных или когда данные имеют длинный хвост. Он широко используется там, где планировщики имеют значительный вес в данных, что означает, что это не лучший метод расчета. | |
| Это не надежный инструмент для вычисления центральной тенденции. | Это очень надежный инструмент, поскольку он определяет вес данных, который обычно имеет большой вес на более длинных хвостах. | |
| Очень чувствителен к выбросам | На него гораздо меньше влияют выбросы | |
| Это просто использовать | Это сложный характер | |
| Он не может быть рассчитан для категориальных данных, так как значения не суммируются. | Его нельзя идентифицировать для категоризированных номинальных данных, так как его нельзя логически упорядочить. |
Вывод
Помимо среднего и медианы, есть еще один метод, который часто используется для измерения центральной тенденции - мода. Режим - это значение, которое наиболее часто встречается в наборе данных, режим имеет преимущество перед средним и медианным значением в том, что его можно найти как для числового, так и для категорированного набора данных.
Несмотря на существование режима и медианы, превосходства лучших результатов и анализа над средним значением, среднее значение по-прежнему является наиболее подходящей мерой центральной тенденции, особенно если набор данных является нормальным распределением и данные обычно искажены.
Как хороший аналитик, центральная тенденция должна измеряться всеми тремя методами данных, а дисперсия в анализе должна быть взвешена и тщательно проанализирована для получения лучших и более точных результатов в наборе данных.