-
- 0
-
-
- 0
-
По формуле F=М(мю)*N
M(мю)=F/N
-
Комментариев (0)
-
- 0
-
Пусть дана правильная четырехугольная пирамида SABCD, ее вершина — S , основание — квадрат ABCD, точка О — точка пересечения диагоналей ABCD, то из треугольника SOD по т. Пифагора OD=корень из (SD^2-SO^2)= корень из (400-256)=12 см. Значит диагональ квадрата =24 см. Из треугольника АСD найдем AD=АС*cos45гр=24*(корень из2)/2=12*(корень из 2). Проведем ОК перпендикулярно CD, ОК=6*(корень из2). Из треугольника SOK по т. Пифагора SK=корень из(256+72)=корень из(328)=2*(корень из82) Площадь бок поверхности =полупериметр основания* апофемуSK=24*(корень из2)*2*(корень из 82)=48*(корень из 164)=96*(корень из 41)
-
Комментариев (0)
-
- 0
-
Площадь боковой поверхности равна площади 4х боковых граней
площадь грани равна половине произведения основания на высоту грани (апофему)
Половинy диагонали основания определим из тр-ка d/2= √L²-h²=√20²-16²=√144=12 см
d = 24 см
Сторона основания а = d/√2 = 12√2 см
Апофема А = √(а/2)²+h²=√(6√2)²+16²= 2√82 см
S = 4*А*а/2=4*12√2*2√82/2 = 96√41 см²
-
Комментариев (0)
Напишите мини-сочинение на тему школьных дней (на английском), по плану вступление,преимущества(школы),недостатки(школы),итог. Используя данные выражения: Some of the advantages:
to become smarter, to develop your mind, to take part in school activities, to have good sports facilities, to have good and experienced teachers, to have interesting school traditions, to develop your imagination, to study interesting subjects, to learn new things, to prepare for adult life, to have a lot of friends, to enjoy school life and friendship…
Some of the disadvantages:
not to need so much knowledge, to have no time for sports and hobbies, to get up early in the morning every day, to be tired of doing homework, to work too hard, not to be allowed to do what you want to, to have boring lessons, to be afraid of some teachers, to have too many extra subjects, to worry about getting good marks, to have many tests, school has nothing to do with real life…
В поисках средних значений: разбираемся со средним арифметическим, медианой и модой
В поисках средних значений: разбираемся со средним арифметическим, медианой и модой
Иногда при работе с данными нужно описать множество значений каким-то одним числом. Например, при исследовании эффективности сотрудников, уровня вовлеченности в аккаунте, KPI или времени ответа на сообщения клиентов. В таких случаях используют меры центральной тенденции. Их можно называть проще — средние значения.
Но в зависимости от вводных данных, находить среднее значение нужно по-разному. Основной набор задач закрывается с использованием среднего арифметического, медианы и моды. Но если выбрать неверный способ — выводы будут необъективны, а результаты исследования нельзя будет признать действительными. Чтобы не допустить ошибку, нужно понимать особенности разных способов нахождения средних значений.
Cтратег, аналитик и контент-продюсер. Работает с агентством «Палиндром».
Как считать среднее арифметическое
Использовать среднее арифметическое стоит тогда, когда множество значений распределяются нормально ― это значит, что значения расположены симметрично относительно центра. Как выглядит нормальное распределение на графике и в таблице, можно посмотреть на примере:
Если данные распределяются как в примерах — вам повезло. Можно без лишних заморочек считать среднее арифметическое и быть уверенным, что выводы будут объективны. Однако, нормальное распределение на практике встречается крайне редко, поэтому среднее арифметическое в большинстве случаев лучше не использовать.
Как рассчитать
Сумму значений нужно поделить на их количество. Например, вы хотите узнать средний ER за 4 дня при нормальном распределении значений и без аномальных выбросов. Для этого считаем среднее арифметическое: складываем ER всех дней и делим полученное число на количество дней.
Если хотите автоматизировать вычисления и узнать среднее арифметическое для большого числа показателей — используйте Google Таблицы:
- Заполните таблицу данными.
- Щелкните по пустой ячейке, в которую хотите записать среднее арифметическое.
- Введите «=AVERAGE(» и выделите ряд чисел, для которых нужно вычислить среднее арифметическое. Нажмите «Enter» после ввода формулы.
Когда можно не использовать
Если данные распределены ненормально, то наши расчеты не будут отражать реальную картину. На ненормальность распределения указывают:
- Отсутствие симметрии в расположении значений.
- Наличие ярко выраженных выбросов.
Как пример ненормального распределения (с выбросами) можно рассматривать среднее время ответа на комментарии по неделям:
Если посчитать среднее значение для такого набора данных с помощью среднего арифметического, то получится завышенное число. В итоге наши выводы будут более позитивными, чем реальное положение дел. Еще стоит учитывать, что выбросы могут не только завышать среднее значение, но и занижать его. В таком случае вы получите более скромный показатель, который не будет соответствовать реальности.
Например, в группе «Золотое Яблоко» во ВКонтакте иногда публикуют конкурсные посты. Они набирают более высокие показатели вовлеченности чем обычные публикации. Если посчитать средний ER с учетом конкурсов, мы получим 0,37%, а без учета конкурсов — только 0,29%. Аналогичная ситуация с числом комментариев. С конкурсами в среднем получаем 917 комментариев, а без конкурсов — всего лишь 503. Очевидно, что из-за розыгрышей средние показатели вовлеченности завышаются. В этом случае конкурсные посты следует исключить из анализа, чтобы объективно оценить эффективность контента в группе.
Еще часто бывает так, что данных очень много, заметны явные выбросы, но на их обработку и исключение аномальных значений не хватит ни времени, ни терпения. Тем более нет гарантий, что исключив выбросы, вы получите нормальное распределение. В таком случае лучше подсчитать средние значения, используя медиану.
Как найти медиану и когда ее применять
Если вы имеете дело с ненормальным распределением или замечаете значительные выбросы — используйте медиану. Так можно получить более адекватное среднее значение, чем при использовании среднего арифметического. Чтобы понять, как работать с медианой, рассмотрим аналогичный пример с ненормальным распределением времени ответов на комментарии.
Ниже в таблице уже введены данные из графика и рассчитано среднее время ответа с помощью среднего арифметического и медианы. Из расчетов видна наглядная разница между средним арифметическим и медианой ― она составляет 17 минут. Такое различие появляется из-за низкого темпа работы на выходных и в нестандартных ситуациях, когда к ответу на сообщения нужно относиться с особой ответственностью (события конца февраля). Подобные выбросы сильно завышают среднее арифметическое, а вот на медиану они практически не влияют. Поэтому если хотите посчитать среднее значение избегая влияния выбросов, — используйте медиану. Такие данные будут без искажений.
Как рассчитать
Разберем на примере. В аккаунте опубликовали семь постов и они набрали разное количество комментариев: 35, 105, 2, 15, 2, 31, 1. Чтобы вычислить медиану, нужно пройти два этапа:
- Расположите числа в порядке возрастания. Итоговый ряд будет выглядеть так: 1, 2, 2, 15, 31, 35, 105.
- Найдите середину сформированного ряда. В центре стоит число 15 — его и нужно считать медианой.
Немного сложнее найти медиану, если вы работаете с четным количеством чисел. Например, вы собрали количество лайков на последних шести постах: 32, 48, 36, 201, 52, 12. Чтобы найти медиану, выполните три действия:
- Расставьте числа по возрастанию: 12, 32, 36, 48, 52, 201.
- Возьмите два из них, наиболее близких к центру. В нашем случае — это 36 и 48.
- Сложите два этих числа и разделите на два: (36 + 48) / 2 = 42. Результат и есть медиана.
Чтобы вычислять медиану быстрее и обрабатывать большие объемы данных — используйте Google Таблицы:
- Внесите данные в таблицу.
- Щелкните по свободной ячейке, в которую хотите записать медиану.
- Введите формулу «=MEDIAN(» и выделите ряд чисел, для которых нужно рассчитать медиану. Нажмите «Enter», чтобы все посчиталось.
Когда можно не использовать
Если данные распределены нормально и вы не видите заметных выбросов — медиану можно не использовать. В этом случае значение среднего арифметического будет очень близким к медиане. Можете выбрать любой способ нахождения среднего, с которым вам работать проще. Результат от этого сильно не изменится.
Что такое мода и где ее использовать
Мода ― это самое популярное/часто встречающееся значение. Например, стоит задача узнать, сколько комментариев чаще всего набирают посты в аккаунте. В этом случае можно не высчитывать среднее арифметическое или медиану ― лучше и проще использовать моду.
Еще пример. Нужно узнать, в какое время аудитория чаще всего взаимодействует с публикациями. Для этого можно посчитать данные вручную или использовать готовую таблицу из LiveDune (вкладка «Вовлеченность» ― таблица «Лучшее время для поста»). По ее данным ― больше всего реакций пользователи оставляют в среду в 16 часов. Это время и есть мода. Таким образом, если вам нужно найти самое популярное значение, а не классическое среднее — проще использовать моду.
Как рассчитать
Чтобы найти наиболее часто встречающееся значение в наборе данных, нужно посмотреть, какое число встречается в ряду чаще всех. Например, для ряда 5, 4, 2, 4, 7 ― модой будет число 4.
Иногда в ряде значений встречается несколько мод. Например, ряду 7, 7, 21, 2, 5, 5 свойственны две моды — 7 и 5. В этом случае совокупность чисел называется мультимодальной. Также поиск моды можно упростить с помощью Google Таблиц:
- Внесите значения в таблицу.
- Щелкните по ячейке, в которую хотите записать моду.
- Введите формулу «=MODE(» и выделите ряд чисел, для которых нужно вычислить моду. Нажмите «Enter».
Однако важно иметь в виду, что табличная функция выдает только самую меньшую моду. Поэтому будьте внимательны — можно упустить из виду несколько мод.
Когда использовать не стоит
Моду нет смысла использовать, если вас не просят найти самое популярное значение. Там, где надо найти классическое среднее значение, про моду лучше забыть.
Памятка по использованию
Среднее арифметическое
Как находим: сумма чисел / количество чисел.
Используем: если данные распределены нормально и нет ярких выбросов.
Не используем: если видим явные выбросы или ненормальное распределение.
Медиана
Как находим: располагаем числа в порядке возрастания и находим середину сформированного ряда.
Используем: если работаем с ненормальным распределением или видим выбросы.
Не используем: если выбросов нет и распределение нормальное.
Мода
Как находим: определяем значение, которое чаще всего встречается в ряду чисел.
Используем: если нужно найти не среднее, а самое популярное значение.
Не используем: если нужно найти классическое среднее значение.
Только важные новости в ежемесячной рассылке
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных.
Подписывайся сейчас и получи гайд аудита Instagram аккаунта
Маркетинговые продукты LiveDune — 7 дней бесплатно
Наши продукты помогают оптимизировать работу в соцсетях и улучшать аккаунты с помощью глубокой аналитики
Анализ своих и чужих аккаунтов по 50+ метрикам в 6 соцсетях.
Оптимизация обработки сообщений: операторы, статистика, теги и др.
Автоматические отчеты по 6 соцсетям. Выгрузка в PDF, Excel, Google Slides.
Контроль за прогрессом выполнения KPI для аккаунтов Инстаграм.
Аудит Инстаграм аккаунтов с понятными выводами и советами.
Поможем отобрать «чистых» блогеров для эффективного сотрудничества.
Среднее арифметическое
Онлайн калькулятор поможет найти среднее арифметическое чисел. Среднее арифметическое множества чисел (ряда чисел) — число, равное сумме всех чисел множества, делённой на их количество.
Программа вычисляет среднее арифметическое элементов массива, среднее арифметическое натуральных чисел, целых чисел, набора дробных чисел.
Формула которая используется для расчета среднего арифметического значения:
Приведём примеры нахождения среднего арифметического ряда чисел:
Среднее арифметическое двух чисел: (2+5)/2=3.5;
Среднее арифметическое трёх чисел: (2+5+7)/3=4.66667;
Среднее арифметическое 4 чисел: (2+5+7+2)/4=4;
Найти выборочное среднее (математические ожидание):
Среднее арифметическое 5 чисел: (2+5+7+2+3)/5=3.8;
Среднее арифметическое 6 чисел: (2+5+7+2+3+4)/6=3.833;
Среднее арифметическое 7 чисел: (2+5+7+2+3+4+8)/7=4.42857;
Среднее арифметическое 8 чисел: (2+5+7+2+3+4+8+5)/8=4.5;
Среднее арифметическое 10 чисел: (2+5+7+2+3+4+8+5+9+1)/10=4.6;
×
Пожалуйста напишите с чем связна такая низкая оценка:
×
Для установки калькулятора на iPhone – просто добавьте страницу
«На главный экран»
Для установки калькулятора на Android – просто добавьте страницу
«На главный экран»
Смотрите также
Среднее значение (μ – “мю”, x̅ ) – мера центральной тенденции, служащая для описания множества значений одним-единственным числом. Меру можно охарактеризовать несколькими метриками: Cреднее (Mean), Медиана (Median), Мода (Mode). В Науке о данных (Data Science) широкое применение получили следующие его разновидности: арифметическое, геометрическое и гармоническое средние значения.
Среднее арифметическое
Среднее арифметическое (μ для совокупности, x̄ для выборки; англ. Arithmetic Mean) – показатель описательной статистики, сумма элементов Датасета (Dataset), разделенная на их количество. Рассчитывается с помощью формулы:
$$μ = frac{Σ_{i=1}^n a_i}{n}, где$$
$$μspace{–}space{среднее,}$$
$$Σ_{i=1}^n a_ispace{–}space{сумма}space{всех}space{элементов}space{выборки},$$
$$nspace{–}space{количество}space{наблюдений}$$
По умолчанию рассматривают именно с среднее арифметическое, остальные разновидности среднего рассматривают реже:
В данной статье рассматриваются простые средние значения без Весовой функции (Weight Function).
Пример. Для небольшого списка [1, 6, 3, 2] средним арифметическим будет:
$$μ = frac{1 + 6 + 3 + 2}{4} = frac{12}{4} = 3$$
Понятие используется в Науке о данных множеством способов:
- В сочетании с другими показателями описательной статистики для первичного представления о признаке (Feature)
- Для визуальной оценки скошенности признака:
- Для индикации Выбросов (Outlier) и проч.
Среднее арифметическое и библиотека statistics
Рассчитать среднее автоматически позволит библиотека statistics. Установим библиотеку и импортируем ее для начала:
!pip install statisticsimport statisticsИнициализируем список:
# Выборка: высота плодовых деревьев
lst = [5, 16, 1, 12, 20, 5, 17, 2, 11, 3, 16, 15, 6, 9]
x = statistics.mean(lst)
print('Арифметическое среднее: %.3f' % x)Арифметическое среднее: 9.857Среднее геометрическое
Среднее геометрическое (Geometric Mean) – корень N-й степени из произведения всех значений:
$$x̅_{geom} = sqrt[n]{x_1 × x_1 ×… × x_n},space{где}$$
$$x̅_{geom}space{–}spaceсреднееspace{геометрическое,}$$
$$x_nspace{–}space{n-й}space{элемент}space{выборки}$$
Если Выборка (Sample) содержит два значения, мы извлекаем квадратный корень из перемноженных элементов. Для трех значений используется кубический корень и так далее.
Пример. Как построить квадрат той же площади, что и прямоугольник 2 x 18? Вычислим среднее геометрическое:
$$x̅_{geom} = sqrt[2]{2 × 18} = 6$$
Наш квадрат будет иметь ту же площадь (36), и ребра, равные 6.
В Машинном обучении (ML) Критерий G-Mean (Geometric Mean) – это Среднее геометрическое, определяющее качество классификации большинства и меньшинства. Низкий G-Mean-критерий является признаком плохой работы Модели (Model) в Бинарной классификации (Binary Classification) для положительных случаев.
Среднее геометрическое и SciPy
Среднее геометрическое можно вычислить с помощью функции SciPy gmean():
from scipy.stats import gmean# Инициализируем список данных
data = [1, 2, 3, 40, 50, 60, 0.7, 0.88, 0.9, 1000]
# Применим функцию
y = gmean(data)
print('Среднее геометрическое: %.3f' % y)Среднее геометрическое: 7.246Среднее гармоническое
Среднее гармоническое (Harmonic Mean) – количество значений, поделенное на сумму обратных величин:
$$x̅_{harmonic} = frac{N}{frac{1}{x_1} + frac{1}{x_2} + … + frac{1}{x_n}},space{где}$$
$$x̅_{harmonic}space{–}space{среднее}space{гармоническое,}$$
$$x_nspace{–}space{n-й}space{элемент}space{выборки}$$
В Машинном обучении Критерий F1 ( F1 Score), показатель оценки эффективности модели, – это Среднее гармоническое Точности измерений (Accuracy) и Отзыва (Recall).
Среднее гармоническое и SciPy
Среднее гармоническое значение можно вычислить с помощью функции SciPy hmean().
from scipy.stats import hmean# Инициализируем список
data = [0.11, 0.22, 0.33, 0.44, 0.55, 0.66, 0.77, 0.88, 0.99]
z = hmean(data)
print('Среднее гармоническое: %.3f' % z)Среднее гармоническое: 0.350Ноутбук, не требующий дополнительной настройки на момент написания статьи, можно скачать здесь.
Фото: @peterluo0113
