🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
🤔 Что такое median?
Это статистическая мера центральной тенденции, которая представляет собой значение, делящее упорядоченный набор данных на две равные части. То есть, половина значений набора данных будет меньше медианы, а другая половина – больше. В отличие от среднего значения (mean), медиана менее чувствительна к выбросам и экстремальным значениям, что делает её полезной в случае асимметричных распределений данных или данных с выбросами.
🚩Как вычислить
🟠Для нечетного количества наблюдений
Если количество наблюдений (n) нечетное, медиана – это среднее значение в упорядоченном наборе данных.
Пример: Набор данных: [3, 1, 4, 2, 5]
Упорядоченный набор: [1, 2, 3, 4, 5]
Медиана: 3 (среднее значение)
🟠Для четного количества наблюдений
Если количество наблюдений (n) четное, медиана – это среднее арифметическое двух средних значений в упорядоченном наборе данных.
Пример: Набор данных: [3, 1, 4, 2]
Упорядоченный набор: [1, 2, 3, 4]
Медиана: (2 + 3) / 2 = 2.5
🚩Плюсы
➕Устойчивость к выбросам
Медиана менее подвержена влиянию экстремальных значений по сравнению со средним арифметическим.
➕Справедливое представление
В случаях, когда данные имеют асимметричное распределение, медиана может лучше представлять центральную тенденцию, чем среднее арифметическое.
🚩Примеры применения
🟠Доходы населения
В исследованиях доходов медиана часто используется вместо среднего, поскольку доходы могут быть сильно искажены очень высокими значениями.
🟠Недвижимость
Для оценки средней стоимости жилья медиана является полезным показателем, так как она не подвержена влиянию чрезвычайно дорогих или дешевых объектов недвижимости.
🟠Медицина
В медицинских исследованиях медиана может использоваться для описания типичных значений биологических показателей, таких как уровень холестерина или артериального давления, в группе пациентов.
Пример вычисления медианы на Python
import numpy as np
Пример с нечетным количеством элементов
data_odd = [3, 1, 4, 2, 5]
median_odd = np.median(data_odd)
print(f"Медиана для нечетного количества элементов: {median_odd}")
Пример с четным количеством элементов
data_even = [3, 1, 4, 2]
median_even = np.median(data_even)
print(f"Медиана для четного количества элементов: {median_even}")
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний