算術平均數維基百科,自由的 encyclopedia 算術平均數(arithmetic mean)是表徵數據集中趨勢的一個統計指標。它是一組數據之和,除以這組數據個數/項數。 此條目沒有列出任何參考或來源。 (2015年2月4日) 此條目需要擴充。 (2013年3月1日) 算術平均數在統計學上的優點,就是它較中位數、眾數更少受到隨機因素影響, 缺點是它更容易受到極端值影響。 計算公式為: x ¯ = ∑ i = 1 n x i n = x 1 + x 2 + ⋯ + x n n {\displaystyle {\bar {x}}={\frac {\sum _{i=1}^{n}x_{i}}{n}}={\frac {x_{1}+x_{2}+\cdots +x_{n}}{n}}} 在統計學中,對樣本的平均值用 x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}} 表示,對母體數據的平均值用 μ {\displaystyle \mu } 表示。樣本平均數可作為母體平均數的一個不偏估計式。
算術平均數(arithmetic mean)是表徵數據集中趨勢的一個統計指標。它是一組數據之和,除以這組數據個數/項數。 此條目沒有列出任何參考或來源。 (2015年2月4日) 此條目需要擴充。 (2013年3月1日) 算術平均數在統計學上的優點,就是它較中位數、眾數更少受到隨機因素影響, 缺點是它更容易受到極端值影響。 計算公式為: x ¯ = ∑ i = 1 n x i n = x 1 + x 2 + ⋯ + x n n {\displaystyle {\bar {x}}={\frac {\sum _{i=1}^{n}x_{i}}{n}}={\frac {x_{1}+x_{2}+\cdots +x_{n}}{n}}} 在統計學中,對樣本的平均值用 x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}} 表示,對母體數據的平均值用 μ {\displaystyle \mu } 表示。樣本平均數可作為母體平均數的一個不偏估計式。