平均, ファッション そして 平均から得られた測定値です セット セット全体を表すために使用できるデータの数。 これらの対策の傾向は、 値中央. このため、彼らは呼ばれます 中心性対策.
ファッション
セット内で最も頻繁に使用されるデータは、ファッションと呼ばれます。 例を参照してください。
音楽学校では、クラスはたった8人の生徒で構成されています。 「A」クラスには、マテウス、マテウス、ロドリゴ、カロライナ、アナ、アナ、アナ、テレサが在籍しています。
マシューという名前の2人の男の子とハンナという名前の3人の女の子がいることに注意してください。 最も繰り返される名前はAnaであるため、このデータセットの流行です。
数字の例：音楽学校では、クラス「A」の8人の生徒の年齢は次のとおりです。12歳、13歳、13歳、12歳、11歳、10歳、14歳老人と11歳。
11歳、12歳、13歳は同じ回数繰り返され、これら3人を超える年齢は表示されないことに注意してください。 この場合、セットには3つのモード（11、12、および13）があり、 トリモーダル.
セットもあるかもしれません バイモーダル、つまり、2つで ファッション; アモーダル、ファッションなどはありません。
マインドマップ：中央トレンド対策
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中央値
情報のセットが数値であり、昇順または降順で配置されている場合、 平均 リストの中央の位置を占める番号になります。 前述の音楽学校には9人の教師がいて、その年齢は次のとおりです。
32年、33年、24年、31年、44年、65年、32年、21年、32年
を見つけるには 平均 教師の年齢のうち、年齢のリストを昇順で整理する必要があります。
21、24、31、32、32、32、33、44および65
32番は5番目であることに注意してください。 右側には、左側と同様にさらに4つの年齢があります。 したがって、32は中央値です。 リスト 教師の年齢の。
21, 24, 31, 32, 32, 32, 33, 44, 65
リストに番号がある場合 ペア 情報の、を見つけるために 平均 （Mザ・）、2つのコア値を見つける必要があります（a1 そしてその2）リストから、それらを合計し、結果を2で割ります。
Mザ・ = ザ・1 +2
2
教師の年齢が19歳、19歳、18歳、22歳、44歳、45歳、46歳、46歳、47歳、48歳の場合、両方のリストが増えています。 対策セントラル だろう：
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18, 19, 19, 22, 44, 45, 46, 46, 47, 48
これら2つの数字の左右の情報量はまったく同じであることに注意してください。 THE 平均 したがって、このデータセットの内容は次のとおりです。
Mザ・ = ザ・1 +2
2
Mザ・ = 44 + 45
2
Mザ・ = 89
2
Mザ・ = 44。5年
平均
平均 （M）、より正確には 単純な算術平均、 これは、データセット内のすべての情報を合計して、合計された情報の数で割った結果です。 THE 単純な算術平均 たとえば、14、15、25の間は次のとおりです。
M = 14 + 15 + 25
3
リストには3つのサイコロがあるので、これらのサイコロの合計を3で割ります。 結果は次のとおりです。
M = 54
3
M = 18
THE 平均 そしてその 測定するに中心性 リスト内の最低値と最高値をより均等にブレンドするため、最もよく使用されます。 たとえば、前のセットでは、 平均 20歳に近い非常に多くの年齢でさえ、44.5に等しい。 注意してください 平均 同じセットの単純な算術：
M = 18 + 19 + 19 + 22 + 44 + 45 + 46 + 46 + 47 + 48
10
M = 35。4年
加重平均
THE 加重平均 （MP）は単純平均の拡張であり、データセット内の情報の重みを考慮します。 これは、情報の積をそれぞれの重みで合計し、この結果をすべての合計で割ることによって行われます。 重み 中古。
次の表のデータを例として考えてみましょう。この表には、A校の6年生の年齢がリストされています。 計算してみましょう 平均 年齢の。
10年を4回、11年を15回など加算することで、単純平均を計算することができます。 ただし、 平均加重、この教室では、11歳の生徒の数をその年齢の重みと見なすことができます。 その年齢の重みとして10歳の学生の数など、すべての年齢が追加されるまで続きます。 したがって、加重平均の計算は次のようになります。
MP = 4·10 + 15·11 + 10·12 + 1·13
4 + 15 + 10 + 1
MP = 40 + 165 + 120 + 13
30
MP = 338
30
MP = 11。26年。
ルイス・パウロ・モレイラ
数学を卒業
