均值与中位数的区别

2025年3月17日 | 阅读 7 分钟

数学经常使用诸如平均值和中位数之类的术语。平均值类似于特定数字的平均数。平均值是通过将所有数字相加,然后除以数字的总数来计算的。然而,中位数提供(如果有的话)整个数据集合的中值。

Difference Between Mean and Median

中位数是通过将两个中间值相加,然后除以二来计算的。平均值、中位数和众数这三种平均度量说明了数据与平均值或算术平均值的差异程度。这些方法经常用于统计学中,其中数据平均值方法是最受欢迎的。

平均值的定义

Difference Between Mean and Median

平均值是通过将集合中观测值的总数除以所有数据点的总数来计算的。例如,当讨论一组五个人平均身高时,我们会将这五个人的身高相加,然后除以五来得到平均值。利用统计学是衡量中心模式最广泛使用的方法之一。

数据集合中的平均值是通过将值的总数除以数据集合中所有值的总和来确定的。

  • 它通常被描述为“平均数”。
  • 它用字母“x?”表示。
  • 平均值是金融中的一个关键概念,并被用于几个金融领域,包括业务评估。

平均值公式

Difference Between Mean and Median

观测值的平均数是通过将总观测值除以它们的总和来计算的。它有助于解决大多数算术平均值相关的问题。平均值公式可以描述为:

平均值公式 = (观测值总和) ÷ (观测值总数)

我们也有分组数据的平均值公式。它表示为:

x? = Σ fx/N

其中,

  • x 代表数据集合的平均值。
  • F 代表特定数据的频率。
  • N 代表频率的总和。
  • 因此,“平均值”一词是指所有数据点的平均值。

平均值类型

Difference Between Mean and Median

平均值可以分为三类:

  • 几何平均数
  • 算术平均数
  • 调和平均数

根据具体情况或问题,统计学将使用不同的公式来计算这三种平均值。

1. 几何平均数 (GM)

通过取数据集合中 n 个值的乘积的 n 次根计算出的平均数是几何平均数。它是一个用于描述比例增长的术语。

2. 算术平均数 (AM)

算术平均数的常用名称包括平均数,简单来说就是算术平均数。所有观测值相加后除以所有观测值就是算术平均数。

3. 调和平均数 (HM)

调和平均数是倒数算术平均数的倒数。

中位数定义

Difference Between Mean and Median

数据数组集中的中位数,称为中位数,区分了较高的数据集合和较低的阶段。因此,在计算中位数之前,必须按升序排列数据。

一旦数据集合具有基数,就必须确定数据集中间两个数字的平均值。然而,这两种技术经常结合使用。中位数与平均值和众数一起,是三种中心趋势的度量之一。

  • 将数据按升序排列后,中位数就是结果。
  • 它被描述为一半数据大于该点,一半数据小于该点的位置。
  • 它是一种位置平均数,因为中位数是使用序列中心的数据来确定的。
  • 中位数被认为是确定最详细的统计数据。

中位数公式

Difference Between Mean and Median

为了计算中位数,数据必须按升序或降序排列。在排列数据后,得到观测值的总数。如果数字是奇数,则中位数等于 **(n+1)/2**。

如果整数是偶数,则可以通过 n/2 和 (n/2) + 1 来获得两个中心值。这两个中心词应该取平均值。对于偶数,中位数方法如下所示。

Difference Between Mean and Median

均值与中位数的区别

  • 平均值简单明了,可用于任何偶数或奇数数据数组集合。中位数需要先将数据集按降序或升序排列,然后进行计算,因为它是一种相对复杂的统计数据。
  • 中位数通常用于具有偏斜分布的数据集,而平均值通常用于正态分布。
  • 平均值易于理解,但需要更高的鲁棒性,因为它有时无法为用户提供准确的结果来解释数据,并且有时可能包含分布中的异常值。相比之下,中位数方法的鲁棒性使其更适合偏斜分布以确定数据集的中心趋势,并且它将比平均值提供更多准确的发现。
  • 总数除以观测值的数量是计算平均值的唯一已知公式。有两种不同的程序用于确定中位数。一个特殊情况是数据集的中间整数决定了中位数。偶数数据集的中位数是通过选择两个中间值之间的值并将其除以二来获得的。下表解释了平均值和中位数之间的区别。
平均数中位数
特定数据集的平均值是其平均值数据集合被组织起来,中位数位于中间
算术平均数称为平均值位置平均数是中位数
它应用于平均数据和对称分布它应用于偏斜分布
计算方法是,将每个值相加,然后除以值的范围计算方法是,将数字排序,然后识别分布的中心
对于数据集中元素数量为偶数或奇数,平均值公式相同对于元素数量为偶数或奇数的数据集,中位数公式分别为每种情况单独提供
极端值会影响平均值极端值不会影响中位数
它考虑所有数据值只考虑数据中的某些值
平均值揭示了数据的核心值或重心中位数揭示了数据的中间点
外部环境限制了平均值的应用它也适用于偏斜数据
极端值会影响平均值极端数字不影响中位数

平均值和中位数的性质

Difference Between Mean and Median

平均值的性质

  • 对于任何数值数据集合,都可以计算平均值。
  • 在数值数据方面,只有一个平均值。
  • 由于它考虑了数据集中所有的项目,平均值是中心趋势最可靠的指标。
  • 极大的或极小的数据值会影响平均值。
  • 每个观测值与平均值之间的标准差之和为零。
  • 平均值乘以它所基于的项目数量等于提供的项目总数。
  • 值集合的平方偏差与平均值的偏差最小。
  • 可以用实际平均值替换原始序列中的每个项目,所有这些替换的总和将等于单个项目之和。
  • 平均值不受尺度和原点变化的影响。

中位数的性质

  • 每个数据集合都有一个不同的中位数。
  • 虽然会出现极大的或极小的值,但它仍然是中心趋势的一个有用的度量,因为它不受它们的影响。
  • 无法使用具有定性成分的数据。
  • 如果数据是序数数据,则使用中位数。
  • 可以使用图形方法来确定中位数。
  • 与任何其他观测值的绝对偏差相比,中位数的总绝对偏差较低。

使用平均值

当满足以下两种情况时,使用平均值:

1. 数据是定量的

重量、身高、温度和速度是具有规则间隔的定量数据的示例。

2. 分布为正态分布

由于平均值在偏斜分布中容易受到异常值的影响,因此仅应在分布总体为正态分布时使用它。

使用中位数

当满足以下两种要求之一时,使用中位数。当

  • 数据是定序的。
  • 分布是不规则或偏斜的。

结论

众数是除了平均值和中位数之外,经常用于衡量中心趋势的另一个度量。通过这三种数据收集技术,聪明的分析师将能够衡量中心趋势。应该仔细研究分析中的差异,以使数据集产生更好、更准确的发现。

尽管众数和中位数执行的分析效果更好,并且比平均值发现了更好的结果,但平均值仍然是衡量中心趋势最合适的方法,尤其是在数据集具有正态分布且数据通常偏斜的情况下。


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