中心値の測定値、タイプ、プロパティ、式、および例の定義

中心値の測定値、タイプ、プロパティ、式、および例の定義 データ全体を表すことができる尺度です。 つまり、データの値全体が

サイズ-中心値

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中心値の定義

クイックリードリスト公演
1.中心値の定義
2.センターバリューサイズプロパティウクラン
2.1.平均プロパティ
2.2.プロパティの中央値
2.3.モード特性
3.中心値測定の種類と種類
3.1.平均
3.2.中央値
3.3.モード
3.4.これを共有:
3.5.関連記事:

データ全体を表すことができる尺度です。 つまり、データ内のすべての値が大きさで並べ替えられてから入力された場合 その中の平均値、平均値は次の順序である傾向があります 中間。

さらにデータ分析が必要な場合は、データを表すことができる手段も必要です。 簡単に言うことができ、さまざまなデータグループの状態を比較するために使用できます。

データ内の値全体を表すと見なされる単一の値は、平均と見なされます (平均)、平均値はデータに含まれる全体的な値に基づいて計算されるため 心配している。

目的:研究で得られたデータの分布の中心性の値を測定すること。


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センターバリューサイズプロパティウクラン

平均プロパティ

  • 算術平均値は、観測値または観測値の影響を受けます。
  • 算術平均は大きく外れる可能性があります。
  • 計算された平均は、オープンクラスを持つ分布から計算することはできません。
  • 平均は最も頻繁に使用され、人気があるため、算術平均の意味の説明は必要ありません。
  • 算術平均を持つすべての観測値の偏差の合計はゼロに等しくなります。
  • すべての観測値と平均値の差が二乗で計算された場合、その数はもっと多くなります 平均以外の点からのすべての観測値の偏差の2乗の合計よりも小さい カウント。
  • 算術平均は代数的に操作できます。

プロパティの中央値

  1. 中央値は観測値の数に影響されますが、観測値の値には影響されません。
  2. 中央値は、中央値クラスがオープンクラスにない限り、オープンクラスを持つ分布から計算できます。
  3. 中央値は、スキューが非常に悪い分布でよく使用されます。
  4. 中央値が定義され、解釈されます。
  5. 中央値は、サンプリングの変動の影響をより受けますが、特定の分布では、中央値がサンプリングの変動に対してより一定になる場合があります。
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  7. 中央値からの値の偏差の数は、他のポイントからの値の偏差の数よりも小さいです。
  8. 中央値からの偏差の数が2乗されている場合、その合計は、他のポイントからの値の偏差の2乗の合計よりも大きくなります。

モード特性

  • データセットには、存在しない場合と複数存在する場合があります。
  • モードは、オープンクラスを持つディストリビューションに配置できます。
  • モードは、分布の極端な数の影響を受けません。
  • モードの場所またはモードの実際の値は、ほとんどが分布の推定に基づいているため、決定するのが困難です。
  • 最頻値の計算は、すべての観測値に基づくのではなく、最も集中が発生するポイントにいる個人に基づいています。
  • さらに代数計算を行う場合、モードは使用できません。
  • このモードは、算術平均や中央値ほど一般的ではありません。

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中心値測定の種類と種類

平均

定義:観測データの値の合計を観測データの数で割ったもの

計算された平均(平均)


計算された平均(平均)は、既存のデータの平均値です。
平均を計算するには、次の2つの方法があります。

  1. 単一データの平均(平均)、および。
  2. グループ化されたデータの平均数(平均)。

グループ化されたデータの場合、計算された平均(平均)は3つの方法を使用して計算されます。方法は次のとおりです。

  • 通常の方法。
  • 平均預金方法。
  • コーディング方法。
平均例の意味

中央値

定義: サイズが度数分布の中央にあるデータ値に基づく平均メジャー

中央値は、データがソートされた後のデータの中央値です。 中央値は、データシーケンス内の位置で見たときの平均です。 中央値は、位置平均とも呼ばれます。
中央値は2つのグループに分けられます。

  • 単一データの中央値。
  • グループ化されたデータの中央値。

グループ化されていないデータ

手順:

  • データを並べ替えます(昇順)
  • 中央値の位置を決定します
  • 中央値を決定する
中央値中央値2中央値3

モード

定義:頻度が最も多い頻度分布での観測

モードは、データに最も頻繁に現れる値です。 モードはしばしば簡潔に書かれるか、によって象徴されます Mo。 多くのデータにはモードがない場合があり、1つのモードがあると呼ばれます ユニモーダル、 2つのモードがあります バイモーダル、 または3つ以上のモードが呼び出されます マルチモーダル。
さまざまなモードが含まれます:

  1. 単一データモード、および
  2. グループ化されたデータモード。

グループ化されていないデータ
例:
次のような観測データ:
8、7、10、11、12、15、12、11、12、6、6、12、7、12
したがって、モードは12です(5回表示されます)

グループ化されたデータ
例:
次のような観測データ:
8、7、10、11、12、15、12、11、12、6、6、12、7、12
したがって、モードは12です(5回表示されます)

モードモード2