平均と中央値の差

平均中央値平均と中央値

中央値は、与えられたの「中央値」を表す数値です。 データ 数のサンプルが数えられると奇数であるとすると、数値的に配置されたサンプル。のために データ 数えたときに偶数であるセット、この場合の中央値は、2つの中間の数の合計を2で割ることによって得られます。統計と確率 理論 中央値は、サンプルを2つの等しい半分、つまり下半分と上半分に分割する数値として説明されます。データセットには、サンプルと母集団が含まれています。



どのサンプルでも、上半分はせいぜいで構成されます 中央値より大きく、下半分は せいぜい中央値未満。両方の「半分」のサンプルが半分未満の場合、サンプルの一部が中央値に正確に等しくなることを意味します。たとえば、xの場合< z, then y will be the median of the sample x, y, z and if x < z



中央値は、分布が斜めになっている場所の測定値を表すために使用される場合があります。最後の値が不明な場合、または外部の値が重要でない場合、たとえば、測定エラーが発生する可能性があります。理論的には、中央値の処理は非常に難しく、これは大きな欠点です。

平均は一般的に(そして誤って)平均と呼ばれますが、平均は必ずしも平均と等しいとは限りません。 「共通」平均は平均と呼ばれるものですが、間違いなく、平均は平均と同じではありません。
実用的な観点からは、特定のサンプルの中央値と平均値にはわずかな違いがあります。理論的には、その違いは明らかです。 1つのメジャー 事実 この2つの違いは簡単には理解できず、多くの人にとって一般的な混乱の原因となるということです。したがって、「平均」という言葉は、実際には 情報 モードまたは中央値を表すことを意図していました。



概要
中央値は特定のデータセットの中央値(奇数の場合)であり、平均は算術平均の定義であり、最も頻繁に引用される平均です。
中央値の値は、データセット内の要素の数(奇数または偶数)に依存しますが、平均は依存しません。

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