Середнє визначення у винному форматі

Що таке середня вигода?

Вінсоризована середня - це метод усереднення, який спочатку замінює найменші та найбільші величини найближчими до них спостереженнями. Це робиться для обмеження впливу аномальних екстремальних значень або переживаючих на обчислення. Після заміни значень для обчислення середнього арифметичного формули використовується формула середнього арифметичного.

Формула для середнього значення є

Середнє значення = xn… xn + 1 + xn + 2… xnНеде: n = Кількість найбільших та найменших точок даних, які слід замінити спостереженням \ start {align} & \ text {Winsorized Mean} \ = \ \ frac {x_ {n} \ крапки x_ {n + 1} \ + \ x_ {n + 2} \ крапки x_ {n}} {N} \\ & \ textbf {де:} \\ & \ почати {вирівняно} n \ = \ & \ текст {Кількість найбільших та найменших даних} \\ & \ текст {балів, які слід замінити спостереженням} \\ & \ текст {найближчий до них} \ кінець {вирівняний} \\ & N \ = \ \ текст {Загальна кількість точок даних} \ кінець {вирівняно} Середнє середнє значення = Nxn… xn + 1 + xn + 2… xn, де: n = кількість найбільших та найменших точок даних, які слід замінити спостереженням Сігналы абмеркавання

Вигідні засоби виражаються двома способами. Середнє значення виграшеного рівня "k ⁿ " означає заміну найменшого і найбільшого спостереження 'k', де 'k' є цілим числом. Середнє значення виграшу "X%" передбачає заміну заданого відсотка значень з обох кінців даних.

Як обчислити середню величину

Середнє значення виграшу обчислюється шляхом заміни найменшої та найбільшої точок даних, а потім підсумовування всіх точок даних та ділення суми на загальну кількість точок даних.

Що означає вам розмовляння "

Середня сума виграшу є менш чутливою до людей, що втрачають силу, оскільки може замінити їх на менш екстремальні значення. Тобто вона менш чутлива до обрисів проти середнього. Однак якщо у розподілу є жирові хвости, ефект від вилучення найвищих і найнижчих значень в розподілі матиме незначний вплив через велику кількість змінності показників розподілу.

Ключові вивезення

• Метод усереднення, який включає заміну найменших і найбільших значень на найближчі до них спостереження.
• Менш чутливі до людей, які не мають чужих відчуттів, оскільки вони можуть замінити їх на менш екстремальні значення.
• На відміну від обрізаного середнього, що передбачає видалення точок даних, хоча результат цих двох тенденцій є близьким.

Приклад способу використання середнього значення

Можна обчислити середнє виграшене значення для наступного набору даних: 1, 5, 7, 8, 9, 10, 14. У цьому прикладі ми припускаємо, що середнє виграшене значення знаходиться в першому порядку, замінюємо найменші та найбільші значення на їх найближчі спостереження.

Набір даних тепер виглядає наступним чином: 5, 5, 7, 8, 9, 10, 10. Якщо взяти середнє арифметичне нового набору, виходить середнє значення вибору 7, 7, або (5 + 5 + 7 + 8 + 9 + 10 + 10) ділиться на 7.

Або розглянемо 20% середнього виграшу, який бере верхній 10% і нижній 10% і замінює їх наступним найближчим значенням. Ми виграємо наступний набір даних: 2, 4, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 62, 75. Два найменші та найбільші точки даних, або 10%, будуть замінені наступним найближчим значенням. Таким чином, новий набір даних: 7, 7, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 61, 61. Переможець середнє значення - 33, 9, або загальна кількість даних (678), поділена на загальну кількість точок даних (20).

Різниця між середньою середньою величиною та середньою середньою величиною

Середнє значення виграшу включає зміни точок даних, тоді як обрізане середнє включає видалення точок даних. Загальним є те, що середня кількість виграшених і підстрижених означає бути поруч.

Обмеження використання середнього розміру

Одним з головних недоліків виграних засобів є те, що вони вносять упередженість у набір даних. Зрозуміло, набір даних в ідеалі є менш упередженим після модифікації, ніж якби залишені залишки.

Дізнайтеся більше про середню виграшу

Для детального ознайомлення читайте докладніше про відмінності між ключовими середніми обчисленнями.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Як використовується обрізане середнє значення Обрізане середнє - це метод усереднення, який видаляє невеликий відсоток найбільших і найменших значень перед обчисленням середнього. докладніше Як працює кількісний метод децилу Децил - це кількісний метод поділу набору даних про ранжирування на 10 підрозділів однакового розміру. Цей тип ранжування даних проводиться як частина багатьох наукових та статистичних досліджень у галузі фінансів та економіки. докладніше, що нам говорить обернена кореляція Зворотна кореляція, також відома як негативна кореляція, є протилежним співвідношенням між двома змінними, так що вони рухаються в протилежних напрямках. більше Кореляція Кореляція - це статистичний показник того, як дві цінні папери рухаються один щодо одного. детальніше Розуміння ковзаючих середніх значень (MA) Ковзний середній показник - це показник технічного аналізу, який допомагає згладити цінову дію, відфільтрувавши «шум» від випадкових коливань цін. детальніше Визначення стандартного відхилення Стандартне відхилення - це статистика, яка вимірює дисперсію набору даних щодо його середнього значення та обчислюється як квадратний корінь дисперсії. Він обчислюється як квадратний корень дисперсії шляхом визначення варіації між кожною точкою даних щодо середнього. більше Посилання партнерів