대답:
아래 예를 참조하십시오.
설명:
중간 값은 평균 또는 평균을 왜곡하는 하나 이상의 이상 값이있을 때 중심 경향의 선호 척도입니다.
소규모 대학에서 2,000 명의 학생들 중 졸업반 학생의 평균 급여가 3 만 달러라고 가정 해 봅시다.
그러나이 소규모 학교에서 훌륭한 농구 팀이 있고 팀의 스타 중 한 명이 NBA에서 초안을 작성하고 $ 10,000,000의 초봉을 받는다 고 가정 해 봅시다.
우리가 졸업하는 학생의 평균 급여를 살펴보면 평균 또는 평균보다 약 2 만 5 천 달러 또는 17 % 낮을 것입니다.
이것은 대학을 찾고 졸업 할 때 시작 급여를 기준으로 사용하는 학생들을 오도 할 수 있습니다.
둘 사이에 큰 차이가 있는지 항상 평균 (평균)과 중앙값을 확인하는 것이 가장 좋습니다. 그리고 만약 그렇다면 왜 중앙 경향의 두 가지 측정에서이 차이가 있는지에 대한 이해를 얻으 려합니다.
중심 경향의 측정은 무엇입니까? + 예제
평균 (평균)과 중앙값 (중간 값). 일부는 모드를 추가합니다. 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 평균은 산술 평균입니다. (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 중앙값은 범위 극한. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5; 13.5 + 52.5 = 66 참고 :이 데이터 세트에서 Mean과 동일한 값이지만 보통은 그렇지 않습니다. 모드는 세트의 가장 일반적인 값입니다. 이 집합에는 아무 것도 없습니다 (중복 없음). 이는 중앙 경향의 통계 척도로서 일반적으로 포함됩니다. 통계에 대한 나의 개인적인 경험은 분명히 "경향"을 나타낼 수는 있지만, 종종 "중심적인"것은 아닙니다. 중심 경향에 적용되는 다른 일반적인 척도는 분산과 표준 편차입니다. 그러나 이것은 중심 경향이 파생 된 데이터의 분석에 대한 상세 검색입니다. 그들은 그들 자신이 "중심적인"경향의 척도가 아니다.
중심 경향의 가장 일반적인 척도는 무엇입니까?
평균 또는 산술 평균. 평균은 다양한 데이터에서 사용되는 중심 경향의 가장 일반적인 척도입니다. 이것은 통계학에도 적용되는 일반 수학에서 배운 첫 번째 계산 중 하나이기 때문입니다. 그것은 이해하고 계산하는 것이 가장 쉽기 때문에 대부분의 사람들이 사용 (종종 오용)합니다.
이등변 삼각형의 중앙값이 밑변에 수직이라는 것을 벡터 적으로 증명하십시오.
DeltaABC에서 AB = AC이고 D는 BC의 중간 점입니다. 따라서 벡터는 인접한 변 ABandAC를 갖는 평행 사변형의 대각선의 반이기 때문에 vec (AB) + vec (AC) = 2vec (AD)를가집니다. 따라서, vec (AD) = 1 / 2 (vec (AB) + vec (AC)) 이제 vec (CB) = vec vec (AB) * vec (AC)) * (vec (AB) -vec (AC)) = 1 / 2 (vec (AB) * vec (AB) ^ 2-absvec (AC) ^ 2) = 1 / 2 (absvec (AB) ^ 2-absvec (vec (AC) AB = AC, 왜냐하면 시타가 vec (AD)와 vec (CB) 사이의 각이라면 absvec (AD) absvec (CB) costheta = 0 그래서 theta = 90 ^ @