माध्य

सांख्यिकी गणित में कई प्रकार के माध्य होते हैं प्रत्येक माध्य डेटा के दिए गए समूह को सारांशित करने का कार्य करता है अधिकतर किसी दिए गए डेटा सेट के समग्र मूल्य परिमाण और चिह्न गणित को बेहतर ढंग से समझने के लिए माध्य सांख्यिकी का प्रयोग किया जाता है।

एक डेटा सेट को अंकगणितीय माध्य तथा अंकगणितीय औसत के रूप में भी जाना है संख्याओं के परिमित सेट की केंद्रीय प्रवृत्ति का एक उपाय है विशेष रूप से मानों की संख्या से विभाजित मानों का योग संख्याओं के समूह x का अंकगणितीय माध्य₁ एक्स₂ पर ओवरहेड बार का उपयोग करके दर्शाया जाता है ${\bar {x}}$ कहते हैं यदि डेटा सेट एक सांख्यिकीय आबादी से नमूने सांख्यिकी द्वारा प्राप्त टिप्पणियों की एक श्रृंखला पर आधारित थे तो अंकगणितीय माध्य नमूना माध्य है (${\bar {x}}$) इसे अंतर्निहित वितरण के माध्य या अपेक्षित मान से अलग करने के लिए जनसंख्या माध्य संभाव्यता और सांख्यिकी के बाहर माध्य की अन्य धारणाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग अधिकतर ज्यामिति और गणितीय विश्लेषण में किया जाता है ।

साधनों के प्रकार

पाइथागोरस का अर्थ है

Main article: Pythagorean means

अंकगणितीय माध्य

संख्याओं की सूची का अंकगणितीय माध्य संख्याओं की संख्या से विभाजित सभी संख्याओं का योग है इसी तरह एक नमूने का अर्थ $x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}$ इसे x द्वारा निरूपित किया जाता है ${\bar {x}}$ नमूने में आइटमों की संख्या से विभाजित किया जाता है ।

${\bar {x}}={\frac {1}{n}}\left(\sum _{i=1}^{n}{x_{i}}\right)={\frac {x_{1}+x_{2}+\cdots +x_{n}}{n}}$

उदाहरण के लिए पाँच मानों का अंकगणितीय माध्य: 4, 36, 45, 50, 75 है

${\frac {4+36+45+50+75}{5}}={\frac {210}{5}}=42.$

ज्यामितीय माध्य (जीएम)

ज्यामितीय माध्य एक औसत है जो सकारात्मक संख्याओं के सेट के लिए उपयोगी होता है जो कि उनके उत्पाद के अनुसार व्याख्या की जाती है और उनकी राशि नहीं होती है ।

${\bar {x}}=\left(\prod _{i=1}^{n}{x_{i}}\right)^{\frac {1}{n}}=\left(x_{1}x_{2}\cdots x_{n}\right)^{\frac {1}{n}}$

उदाहरण के लिए पाँच मानों का ज्यामितीय माध्य: 4, 36, 45, 50, 75 है

$(4\times 36\times 45\times 50\times 75)^{\frac {1}{5}}={\sqrt[{5}]{24\;300\;000}}=30.$

अनुकूल माध्य (एचएम)

हार्मोनिक माध्य एक औसत है जो संख्याओं के सेट के लिए उपयोगी होता है जो माप की किसी इकाई के संबंध में परिभाषित होते हैं

${\bar {x}}=n\left(\sum _{i=1}^{n}{\frac {1}{x_{i}}}\right)^{-1}$

उदाहरण के लिए पाँच मानों का हार्मोनिक माध्य 4, 36, 45, 50, 75 है

${\frac {5}{{\tfrac {1}{4}}+{\tfrac {1}{36}}+{\tfrac {1}{45}}+{\tfrac {1}{50}}+{\tfrac {1}{75}}}}={\frac {5}{\;{\tfrac {1}{3}}\;}}=15.$

अंकगणित माध्य, ज्यामितीय माध्य और अनुकूल माध्य के बीच संबंध

Main article: Inequality of arithmetic and geometric means

अंकगणितीय माध्य, ज्यामितिय माध्य और अनुकूल माध्य इन असमानताओं को संतुष्ट करते हैं।

$\mathrm {AM} \geq \mathrm {GM} \geq \mathrm {HM} \,$

समानता तब होती है जब दिए गए नमूने के सभी तत्व समान हों।

सांख्यिकीय स्थान

See also: Average § Statistical location

File:Comparison mean median mode.svg

लॉग-नॉर्मल) डिस्ट्रीब्यूशन के अंकगणितीय माध्य, माध्यिका और मोड (सांख्यिकी) की तुलना।

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मोड का ज्यामितीय विज़ुअलाइज़ेशन, माध्यिका और मनमाना संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन का माध्य।

वर्णनात्मक आंकड़ों में माध्य को माध्यिका मोड सांख्यिकी या मध्य-श्रेणी के साथ भ्रमित किया जा सकता है क्योंकि इनमें से किसी को भी गलत तरीके से औसत कहा जा सकता है औपचारिक रूप से यह केंद्रीय प्रवृत्ति का एक उपाय जो प्रेक्षणों के समुच्चय का माध्य मानों का अंकगणितीय औसत है जबकि तिरछेपन के लिए माध्य आवश्यक रूप से मध्यमान या माध्यिका सबसे संभावित मान के समान नहीं है उदाहरण औसत आय बहुत बड़ी आय वाले लोगों की एक छोटी संख्या से ऊपर की ओर तिरछी होती है जिससे बहुमत की आय औसत से कम हो इसके विपरीत औसत आय वह स्तर है जिस पर आधी आबादी नीचे और आधी ऊपर होती है बहुलक आय सबसे अधिक संभावित आय है और कम आय वाले लोगों की बड़ी संख्या का पक्ष लेती है जबकि इस तरह के विषम डेटा के लिए मध्यिका और बहुलक अधिकतर अधिक सहज ज्ञान युक्त उपाय होते हैं कई तिरछे वितरण वास्तव में उनके माध्यम से सर्वोत्तम रूप से वर्णित होते हैं जिसमें घातीय वितरण भी सम्मिलित हैं।

एक संभाव्यता वितरण का मतलब

Main article: Expected value

See also: Population mean

प्रायिकता वितरण का माध्य उस वितरण वाले यादृच्छिक चर का दीर्घकालीन अंकगणितीय औसत मान यदि यादृच्छिक चर द्वारा निरूपित किया जाता है तो $X$ को इसके अपेक्षित मूल्य के रूप में भी जाना जाता है असतत संभाव्यता वितरण माध्य द्वारा विरूपित किया जाता है $\textstyle \sum xP(x)$ जहां यादृच्छिक चर के सभी संभावित मानों का योग लिया जाता है और $P(x)$ संभाव्यता द्रव्यमान का कार्य है निरंतर संभाव्यता वितरण के लिए माध्य है जहाँ$\textstyle \int _{-\infty }^{\infty }xf(x)\,dx$ तब $f(x)$ संभाव्यता घनत्व समारोह है उन सभी जगहों में जिनमें वितरण न तो असतत है और न ही निरंतर है मतलब इसकी संभावना माप के संबंध में यादृच्छिक चर का लेबेसेग एकीकरण है माध्य का अस्तित्व परिमित होना आवश्यक नहीं है कुछ संभाव्यता वितरण के लिए माध्य अनंत है (+∞ या −∞) जबकि अन्य के लिए माध्य अपरिभाषित (गणित) है।