Медиана и ее вычисление

Медиана – это такое значение, которое делит упорядоченную выборку пополам, т.е. половина значений выборки меньше медианы, а вторая половина больше медианы, хmed или Md.
xmed=K0,5(квантиль)=P50(процентиль)=D5(дециль)=Q2(квартиль).
При вычислении медианы возможны две ситуации:
1 ситуация. Количество наблюдений в выборке нечетно. В этом случае медиана равна значению, расположенному точно в середине упорядоченной выборки.
3, 8, 6, 5, 4
3, 4, 5. 6. 8 – сначала упорядочиваем выборку, Хmed=5.
2 ситуация. Количество наблюдений в выборке четно. В этом случае в качестве медианы выбирается среднее значение двух центральных значений упорядоченной выборки.
2, 3, 5, 8, 7, 10
2, 3, 5, 7, 8, 10 хmed=(5+7):2=6
хmed=108. это говорит о том, что половина клиентов имеет IQ 108 и меньше, а вторая –108 и больше.
Если исходная выборка представлена в виде таблицы, полученной в результате табулирования данных, то медиану можно найти, рассматривая накопленные частоты. Пример: в результате табулирования получилась таблица:

13+1+13=27 – медианой будет выступать 14-ое значение, Хmed=11.
Среднее значение вычисляется следующим образом: суммируются все элементы выборки и полученная сумма делится на количество элементов в выборке. Обозначается х. хср, х.
x=(x1+x2+…+xn): n= xi: n
n
xi=x1+x2+...+xn
i=1
48
х6+х7+…+х48= хi
i=6
21
y4+y5+…+y21= yk
k=4
n 2 2 2 2
xi = x1 + x2 +...+ xn
i=1
Если выборка представлена в виде частотного ряда

k k
x=(z1 n1+z2 n2+...+zk nk): (n1+n2+...+nk)= (zi ni): ni
i=1 i=1
Пример: вычислить моду, медиану и среднее значение следующей выборки: 7, 3, 3, 6, 4, 5, 1, 2, 1, 3
xmod=3
1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 7
n=10
xmed=(3+3):2=3
x= (7+3+3+6+4+5+1+2+1+3):10=35:10=3,5
Пример: вычислить моду, медиану и среднее значение для выборки, представленной в виде следующего частотного ряда:

xmod=7 (самое большое число во второй строчке)
n=15
xmed=5
x=(2 3+3 1+4 2+5 3+7 4+10 2):15=80:15=5,33

Свойства среднего значения.
1. Если выборка состоит из одного и того же значения, то среднее значение этой выборки будет равно этому значению. 1245, 1245, 1245 х=1245.
2. Если к каждому элементу выборки добавить одну и ту же величину с, то среднее значение новой выборки будет равняться среднему значению старой выборки, измененному на эту величину с. хнов.=хстар.+с. с может быть положительным и отрицательным. 220, 221, 223, 225
0 1 3 5
хнов.=(0+1+3+5):4=9:4=2,25
хнов.=хстар.+с хстар.=хнов.-с=2,25-(-220)=2,25+220=222,25
3. Если каждый элемент выборки умножить на одну и ту же величину с, то среднее значение новой выборки будет равно среднему значению старой выборки, измененному в с раз. 2, 3, 5, 8 с=120
х=(2+3+5+8):4=18:4=4,5
240. 360, 600, 960 хнов.=4,5 120=540
Вычисление мер центральной тенденции можно производить с помощью мастера функций, имеющегося вMicrosoft Excel (fx). Мода выборки вычисляется с помощью функции Мода (исходный диапазон). В качестве аргумента указывается диапазон ячеек, в которых находится исходная выборка. Мода (А1:А38) #Н/Д (моды нет)

К сожалению, в случае нескольких мод у одной выборки в качестве результата выдается только одна из них (не дают информации, что несколько мод).
Для вычисления медианы используется функция Медиана (исходный диапазон) С1:С36. Для вычисления среднего значения используется функция Срзнач (исходный диапазон)
Желательно при обработке исходных данных использовать все 3 меры центральной тенденции. Отметим некоторые особенности рассмотрения мер центральной тенденции.
1. В небольших выборках мода может быть совершенно не стабильной. 1, 1, 1, 3, 5, 7, 7, 8 хmod=1 xmod=7.
2. На медиану не влияют величины самых больших и самых малых значений. 1, 1, 3, 5, 7 хmed=3.
3. На величину среднего значения оказывает влияние каждый элемент выборки, если какой-либо элемент выборки изменится на величину с, то среднее значение изменится в том же направлении, на величину с/n.
4. Некоторые выборки вообще нельзя охарактеризовать с помощью мер центральной тенденции. Особенно это справедливо для выборок, имеющих более, чем 1 моду.
Пусть тест успеваемости, состоящий из 8 различных задач, позволяет разделить исследуемую группу учащихся на тех, кто усвоил определенные понятия и тех, кто не усвоил. Предположим, что усвоившие получают оценки 6,7,8, а не усвоившие 0,1,2. В ходе эксперимента получаемые результаты можно представить в виде следующей гистограммы: