Среднее статистическое значение - это практический инструмент для сравнения и измерения бизнес-данных. Он предоставляет способ присвоения среднего значения для набора числовых величин. Это среднее количество определяет среднюю точку набора данных, также известную как Центральная тенденция. Хотя вычисление среднего значения аналогично, разные типы данных могут потребовать альтернативного подхода.
Арифметический подход
Среднее арифметическое состоит из суммы всех числовых значений в наборе данных. Затем результат делится на количество перечисленных значений. Предположим, что набор данных содержит эти числа (5,10,10,20,5). Среднее значение будет равно сумме этих значений (50), деленной на количество наблюдаемых значений (5). Среднее или среднее арифметическое значение будет равно (10). Это среднее значение может быть не самым лучшим средством вычисления, когда существует значительное изменение числовых значений или других выбросов. Он обычно используется для вычисления центральной тенденции с непротиворечивыми данными, которые включают анализ интервалов и отношений.
Присвоение взвешенных значений
Хотя среднее арифметическое является практичным, оно не дает действительно точного среднего при измерении флуктуирующих значений. Более реалистичным и широко используемым бизнес-методом является присвоение весов каждому числовому значению. Присвоение веса или процента для набора данных флуктуирующих значений является методом средневзвешенного значения. Метод средневзвешенного значения применяет процент к изменяющимся объемам данных.
Работа с ростом
Когда наборы данных включают растущие числа, необходима более точная оценка центральной тенденции. Среднее геометрическое является еще одним подходом, который касается несоответствия или роста в наборе данных. Это среднее вычисление включает в себя получение n-го корня от произведения сумм в наборе данных. Этот подход измеряет растущие числа, найденные в статистическом и инвестиционном анализе.
Альтернативные инструменты
Помимо среднего значения есть несколько альтернативных инструментов, которые могут измерить центральную тенденцию. К ним относятся режим и медиана. Режим определяет частоту определенных значений в наборе данных. Медиана может быть использована для определения истинного среднего значения набора данных. Это делается путем сортировки значений в порядке возрастания и определения найденных повторяющихся или средних значений. Это полезно для определения закономерностей и средних точек, когда собранные данные содержат искаженные суммы.
