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  • 2018-09-27 23:09:44

    区别联系

    1)平均数是通过计算得到的,因此它会因每一个数据的变化而变化。

    2)中位数是通过排序得到的,它不受最大、最小两个极端数值的影响。部分数据的变动对中位数没有影响,当一组数据中的个别数据变动较大时,常用它来描述这组数据的集中趋势。

    3)众数也是数据的一种代表数,反映了一组数据的集中程度.日常生活中诸如“最佳”、“最受欢迎”、“最满意”等,都与众数有关系,它反映了一种最普遍的倾向。

    优缺点:

    平均数:需要全组所有数据来计算;易受数据中极端数值的影响。中位数:仅需把数据按顺序排列后即可确定;不易受数据中极端数值的影响。众数:通过计数得到;不易受数据中极端数值的影响。

    对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

    中位数:也就是选取中间的数,是一种衡量集中趋势的方法。

    例1

    找出这组数据:23、29、20、32、23、21、33、25 的中位数。

    解:

    首先将该组数据进行排列(这里按从小到大的顺序),得到:

    20、21、23、23、25、29、32、33

    因为该组数据一共由8个数据组成,即n为偶数,故按中位数的计算方法,得到中位数

      

    ,即第四个数和第五个数的平均数。

    例2

    找出这组数据:10、20、 20、 20、 30的中位数。

    解:

    首先将该组数据进行排列(这里按从小到大的顺序),得到:

    10、 20、 20、 20、 30

    因为该组数据一共由5个数据组成,即n为奇数,故按中位数的计算方法,得到中位数为20,即第3个数。

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  • R的统计分析通过使用许多内置函数来执行的,这些函数大部分是R基础包的部分,并且它们将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。 先来看如何求平均。 平均是通过取数值的总和并除以数据序列...

    R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的,这些函数大部分是R基础包的一部分,并且它们将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。

    先来看如何求平均值。

    平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算,函数mean()用于在R中计算平均值,语法如下:

    mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)

    参数描述如下:

    • x - 是输入向量。
    • trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值。
    • na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    当我们提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值,例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。

    如果缺少值,则平均函数返回NA,我们如果要从计算中删除缺少的值,可以使用na.rm = TRUE, 这意味着删除NA值。

    好啦,来综合看下实例:

     输出结果为:

    数据系列中的中间值被称为中位数,在R中使用median()函数来计算中位数,语法如下:

    median(x, na.rm = FALSE)

    参数描述如下:

    • x - 是输入向量。
    • na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值。

    众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值,不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。R没有标准的内置函数来计算众数,因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出,来分别看下实例:

    输出结果为:

    好啦,本次记录就到这里了。

    如果感觉不错的话,请多多点赞支持哦。。。

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  • 当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均中位数和众数。 所以我决定写这篇文章来帮助像我一样在这领域里的新人来弄明白这一点,而不是害怕数据和统计。这里我们使用...

    开始我的数据分析冒险之旅,我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值,中位数和众数。

    所以我决定写这篇文章来帮助像我一样在这个领域里的新人来弄明白这一点,而不是害怕数据和统计。这里我们使用Pandas和世界人口的数据来做说明。

    首先,我们应该把数据用于探索。我在Kaggle上找到了一个很好的数据集:这个国家的统计数据。它代表了全世界所有国家的经济、社会、基础设施和环境指标。对于我们的研究,我们只需要这个数据框架中的三列:国家名称、地理位置和人口。

    https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/undata-country-profiles/data

    现在我们可以进入我们的问题:我们应该使用哪种集中趋势度量来研究数据,以及为什么。

    最简单的部分是关于众数(mode)。它只是行或列中所有值中最常见的值——仅此而已。这是数据中最“流行”的数字。

    我们只对非数值使用众数(mode)。为了找到它,我们必须计算一个特定的单元出现在给定列中的频率。结果最好的单位是我们正在寻找的众数(mode)。

    在我们的数据集中,我们只能对region列应用一个关于众数(mode)的问题,region列是表中唯一一个有意义的列。因为在Country列中所有的值都是不同的,而在Population列中它们是数字。

    我事先清理了这列数据,只留下了五大洲的名称(取而代之的是南亚-亚洲等等)。
    在这里插入图片描述

    很好。这意味着大多数国家都位于非洲大陆。这并不奇怪,对吧?

    现在让我们转到平均值和中值。这两个值都显示了行中心的数字。但方式不同。

    平均值是一个平均值(这好像是废话),我们可以通过汇总一行中的所有值,然后将结果除以它们的数量来计算它。让我们看看人口。为了计算平均值,我们应该将所有国家的人口值相加,然后除以数据集中的国家数。幸运的是,pandas可以为我们做这件事。


    这个数字表明,在一个正常的国家,平均生活着大约3300万人。

    中位数也显示了一个平均数。但它正好是行中间的值。如果我们将总体值从最小到最大排序,则在该排序行的中间位置,中值为:


    根据中位数,一个国家的平均人口只有大约550万。根据平均数,它比平均人口要小得多。怎么会这样?

    通常中位数和中位数是相当接近的。如果不是,那么问题就出在异常值中—这些值与行中的所有其他值都非常不同。让我们做一个小图形。


    我们看到,大多数国家都集中在零附近。但有些数值与众不同。虽然这些点很小,但我们可以看到其中一些点超过2亿,其中两个点接近10亿4亿。对于平均值的计算来说这些都是异常值 因为这就是均值的本质——把所有值都考虑在内。而中位数没有这个缺点。

    统计量的稳健性和有效性,以及实际运用时的计算复杂度这三点是数据统计中最重要的衡量标准

    平均数是总体均值很好的估计,中位数是对总体中心很好的估计,如果数据是来自某对称未知分布时,估计均值和估计中心是等价的,这时候中位数的效率要比均值低不少

    就稳健性而言,显然是中位数更好的,常见的衡量稳健性的指标是崩溃点,即能使统计量“失真”的最大比例,对于均值,只需要有一个点离得无穷大,均值就会无穷大,但改变中位数至无穷大,你最多可以移动一半的数据,所以中位数要比均值稳健的多

    最后是计算的复杂性,均值只需要求和除,但中位数,我的理解的话,至少要排个序吧,排序的复杂度应该比直接加要复杂一些,而且很多数据的样本量都特别大,这时候计算均值要方便不少,所以为了简单才会有很多使用平均值计算的情况。

    最后:我们可以通过这三个值来简单的查看数据的分布情况,比如:正态分布是单峰对称分布,所以中位数、平均数和众数三个参数都位于对称中心,三者是相等的。

    作者 Olga Shebeko

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  • rstudio中位数的公式In this tutorial, let’s learn how we can find the median in R. Median is defined as the measurement of central tendency in the data. In simpler terms, you may call it the ‘middle...

    rstudio中位数的公式

    In this tutorial, let’s learn how we can find the median in R. Median is defined as the measurement of central tendency in the data. In simpler terms, you may call it the ‘middle’ value.

    在本教程中,让我们学习如何在R中找到中位数。中位数定义为数据中中心趋势的度量。 简单来说,您可以将其称为“中间”值。

    The process includes grouping or ordering the values and then finding the middle number among them. If you encounter multiple middle values, you can take the average or ‘mean’ of those values.

    该过程包括对值进行分组或排序,然后在其中找到中间的数字。 如果遇到多个中间值,则可以取这些值的平均值或“平均值”



    中位数–优缺点 (Median – Merits and Demerits )

    Merits:

    优点:

    • It is very easy to calculate the median. In some simple cases, you can find the median just by analyzing the values.

      计算中位数非常容易。 在一些简单的情况下,您可以仅通过分析值来找到中位数。
    • Median has real use in open-ended data distributions. Because the median gives more importance to the position of the number than its value.

      中位数在开放式数据分发中有实际用途。 因为中位数比数字的值更重视数字的位置。
    • One of the major advantages of the median is that it is not affected by the outliers present in the data.

      中位数的主要优势之一是它不受数据中存在的异常值的影响。

    Outliers: Outliers are described as the extreme values, which are different from the rest of the values in the data.

    离群值:离群值描述为极值,与数据中的其余值不同。

    Ex: The retirement age values are – (52,53,54,54,55,56,57,58,79)

    例如:退休年龄值为–(52,53,54,54,55,56,57,58,79)

    Here, 79 is an extreme value and it is different from the rest of the values or data. It will affect the mean and mode drastically. But Median will not be affected as it deals with position rather than the value.

    在这里,79是一个极值,它不同于其余的值或数据。 它将严重影响均值和众数。 但是中位数不会受到影响,因为它只处理头寸而不是价值。

    Demerits:

    缺点:

    • Median will not look for the accurate value as it will not utilize the entire data.

      中位数不会寻找 准确的价值,因为它不会利用全部数据。
    • Median is not capable of further statistical or mathematical operations.

      中位数不能进行进一步的统计或数学运算。


    查找给定值的中位数 (Finding the median of the given values)

    In this section, we will create a list of values and try to find the median of those values.

    在本节中,我们将创建一个值列表,并尝试查找这些值的中位数。

    
    #creates a list 
    x <- c(45,76,56,87,65,45,34,56,78,98,87,65,34,48,76)  
      
    #displays the values
    show(x)     
    ---> 45 76 56 87 65 45 34 56 78 98 87 65 34 48 76
    
    #calculates the median of the values in the list 'x'
    median(x)
    

    Output: 65

    输出:65

    You may wonder how 65 can be a middle value. Well, the median() function first groups or order the values in ascending or descending order, then it will calculate the middle or central value.

    您可能想知道65如何成为中间值。 好吧,位数()函数首先将值分组或以升序或降序排列,然后将计算中间值或中心值。

    Note: If one or more values are found to be central values, then the average of them will be considered as the median.

    注意:如果发现一个或多个值是中心值,则将它们平均值视为中位数



    查找“国家的用电量数据”的中位数。 (Finding the median of the ‘Electricity consumption data of the countries’.)

    In this section, we import the CSV file which includes the data of ‘Electricity/energy consumption’ across the above-mentioned countries – India, Romania, USA, and Jamaica in the year 2019.

    在本部分中,我们导入CSV文件 ,其中包含上述国家(印度,罗马尼亚,美国和牙买加)在2019年的“电力/能源消耗”数据。

    Execute the below code to find the median of the ‘Voltage’ consumed by these countries in 2019.

    执行以下代码以查找这些国家/地区在2019年所消耗的“电压”中位数。

    Note: View or Download the ‘Energy consumtion’ dataset here

    注意: 在此处查看或下载“能源消耗”数据集

    
    #reads the value present in the file. 
    df <- read.csv("energydata.csv")
    
    #displays the values.
    df
    
    #calculates the median of the 'voltage' values. 
    median(df$Voltage)
    
    Median In R

    Output: 220 Volts,

    输出:220

    Note: In this data set, the results showed that the median is 220, i.e. the central tendency of the data is 220 volts.

    注意:在此数据集中,结果显示中位数为220,即数据的中心趋势为220伏。



    借助箱形图可视化数据的中位数 (Visualizing the Median of the data with the help of the box plot)

    In R, you can create a box plot to understand the distribution of median as shown in the below plot.

    在R中,您可以创建一个箱形图以了解中位数的分布,如下图所示。

    boxplot: Boxplots are used in R to understand the distribution of data. R offers the function boxplot() to create the box graph. The thick line in the plot represents the median.

    boxplot R中使用Boxplots来了解数据的分布。 R提供了boxplot()函数来创建箱形图。 图中的粗线代表中位数。

    Box Plot In R


    使用直方图了解“电压”的中值 (Using Histogram to Understand the Median of the ‘voltage’)

    In this section, we are going to plot the voltage distribution with the help of a histogram in Rstudio.

    在本节中,我们将借助Rstudio中的直方图来绘制电压分布

    Execute the below code to plot the histogram, which shows the voltage distribution and the median of the voltage.

    执行以下代码以绘制直方图,该直方图显示电压分布和电压中值。

    
    #reads the value present in the file. 
    df <- read.csv("energydata.csv")
    #displays the values.
    df
    #calculates the median of the 'voltage' values. 
    median(df$Voltage)
    #plots the histogram
    hist(df$Voltage, col='orange', xlab='voltage', ylab='frequency', main='Voltage distribution')
    #adds the median line
    abline(v=median(df$Voltage), col='black', lwd='3')
    #adds the legend 
    legend(x='topright', c('median'),col = 'black', lwd = '3')
    
    Histogram In R

    In the above plot, you can see the ‘black’ line, which is actually showing the median. Through the histograms we can easily demonstrate the mean, median, and density curves as well.

    在上图中,您可以看到“黑”线,它实际上是显示中位数。 通过直方图,我们还可以轻松显示均值,中值和密度曲线。

    结论 (Conclusion)

    With the help of the Median() function, we can understand the central tendency of the data. Median is very easy to find in some cases, where you are able to tell the median value by just inspecting it.

    借助Median()函数,我们可以了解数据的集中趋势。 在某些情况下,很容易找到中值,您可以通过检查中值来判断中值。

    R offers great visualizing functions to understand the hidden data patterns. As shown above, you can easily analyze the median using the histogram and box plots.

    R提供了出色的可视化功能,以了解隐藏的数据模式。 如上所示,您可以使用直方图和箱形图轻松分析中位数

    That’s all for now. Connect with us for more R tutorials. Don’t hesitate to comment below if you have any queries. Happy learning!!!.

    目前为止就这样了。 与我们联系以获取更多R教程。 如有任何疑问,请在下面评论。 学习愉快!

    翻译自: https://www.journaldev.com/39066/find-the-median-in-r

    rstudio中位数的公式

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中位数是一个位置代表值

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