Средний против Медианы
Медиана - это число, представляющее «середину» данной выборки данных, которая была упорядочена численно, учитывая, что выборка чисел является нечетной при подсчете. Для набора данных, который при подсчете является четным числом, медиана в этом случае получается путем деления суммы двух средних чисел на 2. Статистика и теория вероятностей описывают медиану как числовое значение, которое делит выборку на две равные половины, то есть нижнюю половину и верхнюю половину. Набор данных включает выборку и совокупность среди других.
В любой выборке верхняя половина будет в большинстве случаев состоять из значений, превышающих медиану, а нижняя половина будет состоять из значений, меньших медианы. Если обе «половины» имеют менее половины выборки, то это будет означать, что часть выборки будет точно равна медиане. Например, если x < z, then y will be the median of the sample x, y, z and if x < z
Медиана может иногда использоваться для представления меры местоположения, где распределение является наклонным, когда последние значения неизвестны или когда внешние значения не важны, если, например, они могут привести к ошибкам измерения. Теоретически, медиана очень сложна, и это является серьезным недостатком.
Среднее обычно (и по ошибке) называют средним, но среднее не всегда равно среднему. «Обычное» среднее значение - это среднее, но определенно среднее не означает.
С практической точки зрения, существует лишь незначительная разница между медианой и средним значением для данной выборки, теоретически различия могут быть резкими. Одним из основных фактов является то, что разницу между этими двумя понятиями трудно понять, и это является источником путаницы для многих людей. Таким образом, слово «средний» часто используется, когда в действительности смысл информации означал способ или медиану..
Резюме
Медиана - это среднее число данного набора данных (если оно нечетное), а среднее - это определение среднего арифметического, которое является наиболее часто цитируемым средним..
Значение медианы зависит от количества элементов в наборе данных (нечетное или четное), а среднее не.