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가치를 더하고 참여하는 가산의 수로 나눈 결과

의 요청 수학 및 통계 의 산술 평균 , 평균 널리 알려진 아니라 상기 밝혀 관련된 가수로 나눈 모든 값의 합과 동일한 수의 유한 집합 .

해당 세트가 무작위 표본이면 통계 모집단의 개인이 지정되므로 표본 평균이라고하며 주요 표본 통계 중 하나가됩니다.

예를 들어, 학교 나 대학의 특정 과목에서 내가 가지고있는 산술 평균이나 평균을 알고 싶다면 시험에서 얻은 각 점수의 숫자를 더한 다음 숫자로 나누면됩니다. 즉, 한 해 동안의 성적이 4, 5, 7, 8, 10이면 해당 산술 평균 또는 평균은 6.80이됩니다.

평균을 얻고 자 할 때마다 우리는 정확히 중간 점을 달성 할 수있는 두 가지 수량이 있어야합니다. 수치가 자신에 대해 평균을 낼 수 없기 때문에 항상 다른 수치가 필요합니다.

숫자가 여러 개인 경우에는 모두에 더한 다음 관련된 숫자로 나눕니다. 즉, 숫자가 5 개인 경우 숫자로 나눕니다.

기후, 경제, 인적 자원 및 통계에 사용

그리고 우리가 언급 한 것과 동일한 절차는 온도를 포함한 평균을 정확하게 얻기 위해 다른 영역과 질문으로 만 이동할 수 있습니다. 날씨 계산의 요청에 따라 일년 중 평균 기온을 알기 위해 매우 일반적입니다. 그런 다음 수행되는 작업은 해당 기간 동안의 온도를 더한 다음 해당 기간 동안 존재할 평균을 얻기 위해이를 나누는 것입니다.

또한 경제 및 금융에서 평균은 한 국가의 경제, 생활비 등에 영향을 미치는 인플레이션 율에 대한 비즈니스의 손익 평균을 아는 데 사용됩니다.

그리고 직장에서 평균 또는 산술 평균은 일반적으로 직원이 일한 일수와 관련된 계산을 수행하는 데 사용되므로 실제로 일한 일수를 알 수 있으며 작업에 해당하는 지불을 할 수 있습니다.

반면 산술 평균은 민감한 부문의 통계를 수행하는 데 널리 사용되며 결과가 알려지면 해당 부문의 문제 해결을위한 정책을 개발하고 구현할 수 있습니다. 교육에 대해 생각해 봅시다. 과정의 지식 수준이 좋은지 나쁜지, 학생들이 얻은 점수의 평균을 만들어 그들이 좋은 수준인지 아닌지, 그리고 필요한 경우 조치를 구현할 수 있는지 알 수 있습니다. 개선하기 위해.

산술 평균의 단점 중 하나는 극단적 인 값에 의해 수정된다는 것입니다. 즉, 매우 높은 값은 증가하는 경향이 있고 반대로 너무 낮은 값은 감소하는 경향이 있습니다. 더 이상 대표적이지 않을 수 있기 때문입니다.

이 상태의 속성은 양수 집합의 산술 평균이 기하 평균보다 크거나 같을 것입니다. 즉, 숫자의 곱의 n 번째 루트이고 다른 한편으로는 산술 평균이됩니다. 해당 최대 값과 해당 데이터 세트의 최소값 사이.

그래서 우리는 어떤 것의 평균 계산이 우리에게 가져다주는 결과가 항상 현실과 일치하는 것은 아니라는 것을 분명히해야합니다. 그것이 그것이 평균으로 말하는 이유입니다.