Что такое медиана числового набора

Медиана ряда чисел

Понятие медианы чисел широко используется в математической статистике. И хотя вычисление медианы не составляет большой сложности, мы сделали калькулятор, который поможет рассчитать медианное значение ряда чисел онлайн с подробным решением. Причем количество чисел не важно, он рассчитает медиану 3, 4, 5 чисел так же быстро, как и для 1000 чисел.

Калькулятор медиана чисел

Как найти медиану чисел

Лучше рассмотреть процесс вычисления медианы на примере. Пусть у нас есть ряд чисел: 13 19 24 17 15 11. Для удобства числа будет записывать через пробел. Найдем его медиану. Для начала необходимо расположить числа в порядке возрастания. Эта процедура называется сортировкой. Получим новый ряд: 11 13 15 17 19 24. Так как количество чисел в ряду равно 6, а число 6 четное, то середина ряда будет между числами 15 и 17. Найдем среднее этих двух чисел: (15 + 17) / 2 = 16. Это и будет медианой ряда. Не стоит путать медиану, среднее гармоническое и среднее арифметическое — это принципиально разные понятия.

Рассмотрим другой пример, когда количество чисел в ряду нечетное. Есть такой ряд: 18 46 10 5 38. Найдем медиану набора этих чисел. Отсортируем ряд по возрастанию и получим ряд: 5 10 18 38 48. Так как количество чисел в этом ряду 5, то у него есть середина — это элемент с номером 2. Значит медиана этого ряда равна элементу с номером 2. Получаем ответ 18.

И еще пример — найдем медиану чисел 158 166 134 130 132. Отсортируем и получим ряд 130 132 134 158 166. Количество чисел нечетное и равно 5, значит средний элемент имеет номер 3. Третий элемент нашего отсортированного ряда — число 134. Это и есть медиана.

Источник

Медиана в статистике

Центральную тенденцию данных можно рассматривать не только, как значение с нулевым суммарным отклонением (среднее арифметическое) или максимальную частоту (мода), но и как некоторую отметку (значение в совокупности), делящую ранжированные данные (отсортированные по возрастанию или убыванию) на две равные части. Половина исходных данных меньше этой отметки, а половина – больше. Это и есть медиана.

Итак, медиана в статистике – это уровень показателя, который делит набор данных на две равные половины. Значения в одной половине меньше, а в другой больше медианы. В качестве примера обратимся к набору нормально распределенных случайных чисел.

Очевидно, что при симметричном распределении середина, делящая совокупность пополам, будет находиться в самом центре – там же, где средняя арифметическая (и мода). Это, так сказать, идеальная ситуация, когда мода, медиана и средняя арифметическая совпадают и все их свойства приходятся на одну точку – максимальная частота, деление пополам, нулевая сумма отклонений – все в одном месте. Однако, жизнь не так симметрична, как нормальное распределение.

Допустим, мы имеем дело с техническими замерами отклонений от ожидаемой величины чего-нибудь (содержания элементов, расстояния, уровня, массы и т.д. и т.п.). Если все ОК, то отклонения, скорее всего, будут распределены по закону, близкому к нормальному, примерно, как на рисунке выше. Но если в процессе присутствует важный и неконтролируемый фактор, то могут появиться аномальные значения, которые в значительной мере повлияют на среднюю арифметическую, но при этом почти не затронут медиану.

Медиана выборки – это альтернатива средней арифметической, т.к. она устойчива к аномальным отклонениям (выбросам).

Математическим свойством медианы является то, что сумма абсолютных (по модулю) отклонений от медианного значения дает минимально возможное значение, если сравнивать с отклонениями от любой другой величины. Даже меньше, чем от средней арифметической, о как! Данный факт находит свое применение, например, при решении транспортных задач, когда нужно рассчитать место строительства объектов около дороги таким образом, чтобы суммарная длина рейсов до него из разных мест была минимальной (остановки, заправки, склады и т.д. и т.п.).

Формула медианы

Формула медианы в статистике для дискретных данных чем-то напоминает формулу моды. А именно тем, что формулы как таковой нет. Медианное значение выбирают из имеющихся данных и только, если это невозможно, проводят несложный расчет.

Первым делом данные ранжируют (сортируют по убыванию). Далее есть два варианта. Если количество значений нечетно, то медиана будет соответствовать центральному значению ряда, номер которого можно определить по формуле:

№_Me – номер значения, соответствующего медиане,

N – количество значений в совокупности данных.

Тогда медиана обозначается, как

Это первый вариант, когда в данных есть одно центральное значение. Второй вариант наступает тогда, когда количество данных четно, то есть вместо одного есть два центральных значения. Выход прост: берется средняя арифметическая из двух центральных значений:

В интервальных данных выбрать конкретное значение не представляется возможным. Медиану рассчитывают по определенному правилу.

Для начала (после ранжирования данных) находят медианный интервал. Это такой интервал, через который проходит искомое медианное значение. Определяется с помощью накопленной доли ранжированных интервалов. Где накопленная доля впервые перевалила через 50% всех значений, там и медианный интервал.

Не знаю, кто придумал формулу медианы, но исходили явно из того предположения, что распределение данных внутри медианного интервала равномерное (т.е. 30% ширины интервала – это 30% значений, 80% ширины – 80% значений и т.д.). Отсюда, зная количество значений от начала медианного интервала до 50% всех значений совокупности (разница между половиной количества всех значений и накопленной частотой предмедианного интервала), можно найти, какую долю они занимают во всем медианном интервале. Вот эта доля аккурат переносится на ширину медианного интервала, указывая на конкретное значение, именуемое впоследствии медианой.

Обратимся к наглядной схеме.

Немного громоздко получилось, но теперь, надеюсь, все наглядно и понятно. Чтобы при расчете каждый раз не рисовать такой график, можно воспользоваться готовой формулой. Формула медианы имеет следующий вид:

где x_Me — нижняя граница медианного интервала;

i_Me — ширина медианного интервала;

∑f/2 — количество всех значений, деленное на 2 (два);

S_(Me-1)— суммарное количество наблюдений, которое было накоплено до начала медианного интервала, т.е. накопленная частота предмедианного интервала;

f_Me — число наблюдений в медианном интервале.

Как нетрудно заметить, формула медианы состоит из двух слагаемых: 1 – значение начала медианного интервала и 2 – та самая часть, которая пропорциональна недостающей накопленной доли до 50%.

Для примера рассчитаем медиану по следующим данным.

Требуется найти медианную цену, то есть ту цену, дешевле и дороже которой по половине количества товаров. Для начала произведем вспомогательные расчеты накопленной частоты, накопленной доли, общего количества товаров.

По последней колонке «Накопленная доля» определяем медианный интервал – 300-400 руб (накопленная доля впервые более 50%). Ширина интервала – 100 руб. Теперь остается подставить данные в приведенную выше формулу и рассчитать медиану.

То есть у одной половины товаров цена ниже, чем 350 руб., у другой половины – выше. Все просто. Средняя арифметическая, рассчитанная по этим же данным, равна 355 руб. Отличие не значительное, но оно есть.

Расчет медианы в Excel

Медиану для числовых данных легко найти, используя функцию Excel, которая так и называется — МЕДИАНА. Другое дело интервальные данные. Соответствующей функции в Excel нет. Поэтому нужно задействовать приведенную выше формулу. Что поделаешь? Но это не очень трагично, так как расчет медианы по интервальным данным – редкий случай. Можно и на калькуляторе разок посчитать.

Напоследок предлагаю задачку. Имеется набор данных. 15, 5, 20, 5, 10. Каково среднее значение? Четыре варианта:

Мода, медиана и среднее значение выборки – это разный способ определить центральную тенденцию в выборке.

Ниже видеоролик о том, как рассчитать медиану в Excel.

Источник

Урок по теории вероятностей и статистике «Медиана» (7-й класс)

Разделы: Математика

Класс: 7

Цель урока: сформировать у учащихся представление о медиане набора чисел и умение вычислять ее для несложных числовых наборов, закрепление понятия среднего арифметического набора чисел.

Тип урока: объяснение нового материала.

Оборудование: доска, учебник под ред. Ю.Н Тюрина “Теория вероятностей и статистика”, компьютер с проектором.

Ход урока

1. Организационный момент.

Сообщить тему урока и сформулировать его цели.

2. Актуализация прежних знаний.

Проверка домашнего задания с помощью проектора (Приложение 1):

3. Изучение нового материала.

На предыдущем уроке мы познакомились с такой статистической характеристикой как среднее арифметическое набора чисел. Сегодня мы посвятим урок еще одной статистической характеристике – медиане.

Не только среднее арифметическое показывает, где на числовой прямой располагаются числа какого-либо набора и где их центр. Другим показателем является медиана.

Медианой набора чисел называется такое число, которое разделяет набор на две равные по численности части. Вместо “медиана” можно было бы сказать “середина”.

Сначала на примерах разберем, как найти медиану, а затем дадим строгое определение.

Рассмотрим следующий устный пример с применением проектора (Приложение 2)

В конце учебного года 11 учеников 7-го класса сдали норматив по бегу на 100 метров. Были зафиксированы следующие результаты:

Результат в секундахДанила

После того как ребята пробежали дистанцию, к преподавателю подошел Петя и спросил, кокой у него результат.

“Самый средний результат: 16,9 секунды”, – ответил учитель

“Почему?” – удивился Петя. – Ведь среднее арифметическое всех результатов – примерно 18,3 секунды, а я пробежал на секунду с лишним лучше. И вообще, результат Кати (18,4) гораздо ближе к среднему, чем мой”.

“Твой результат средний, так как пять человек пробежали лучше, чем ты, и пять – хуже. То есть ты как раз посередине”, – сказал учитель. [ 2 ]

Далее предложить учащимся самостоятельно рассмотреть по учебнику примеры 1,2,3 и сформулировать алгоритм нахождения медианы набора чисел.

Предложить учащимся самостоятельно сформулировать определение медианы набора чисел, затем прочитать в учебнике два определения медианы ( стр. 50), далее разобрать примеры 4 и 5 учебника (стр.50-52)

Обратить внимание учащихся на важное обстоятельство: медиана практически не чувствительна к значительным отклонениям отдельных крайних значений наборов чисел. В статистике это свойство называется устойчивостью. Устойчивость статистического показателя – очень важное свойство, оно страхует нас от случайных ошибок и отдельных недостоверных данных.

4. Закрепление изученного материала.

Решение номеров из учебника к п.11 “Медиана”.

=( 1+3+5+7+9):5=25:5=5

= Ме

Набор чисел: 1,3,5,7,14.

=( 1+3+5+7+14):5=30:5=6

> Ме

а) Набор чисел: 3,4,11,17,21

б) Набор чисел: 17,18,19,25,28

в) Набор чисел:25, 25, 27, 28, 29, 40, 50

Вывод : медиана набора чисел, состоящего из нечетного числа членов равна числу, стоящему посередине.

а) Набор чисел:2, 4, 8, 9.

Медиана набора чисел, содержащего четное число членов равна полусумме двух чисел, стоящих посередине.

Ученик получил в течении четверти следующие оценки по алгебре:

5, 4, 2, 5, 5, 4, 4, 5, 5, 5.

= ( 5+4+2+5+5+4+4+5+5+5): 10=44:10 = 4,4

Упорядочим набор чисел: 2,4,4,4,5,5,5,5,5,5

Всего 10 чисел, чтобы найти медиану надо взять два средних числа и найти их полусумму.

Вопрос к учащимся: Если бы вы были учителем, какую бы вы поставили оценку за четверть этому ученику? Ответ обоснуйте.

Президент компании получает зарплату 300000 руб. три его заместителя получают по 150000 руб., сорок служащих – по 50000 руб. и зарплата уборщицы составляет 10000 руб. Найдите среднее арифметическое и медиану зарплат в компании. Какую из этих характеристик выгоднее использовать президенту в рекламных целях?

= ( 300000+3·150000+40·50000+10000):(1+3+40+1) = 2760000:4561333,33 (руб.)

В рекламных целях выгоднее использовать среднее арифметическое зарплат, т.к. она выше.

Задача 3. (Предложить учащимся решить самостоятельно, задачу спроецировать с помощью проектора)

В таблице показан примерный объем воды крупнейших озер и водохранилищ России в куб. км. (Приложение 3) [ 4 ]

Объем воды в куб. кмЛадожское озеро900Онежское озеро290Озеро Байкал23000Рыбинское водохранилище30Куйбышевское водохранилище60Цимлянское водохранилище20Саяно-Шушенское водохранилище30Волгоградское водохранилище30Красноярское водохранилище60Братское водохранилище170

А) Найдите средний объем воды в данных водоемах (среднее арифметическое);

Б) Найдите объем воды в среднем по величине водоеме (медиану данных);

В) По вашему мнению, какая из этих характеристик – среднее арифметическое или медиана – лучше описывает объем типичного крупного водоема России? Ответ объясните.

в) Медиана, т.к. данные содержат значения сильно отличающиеся от всех прочих.

А) Сколько чисел в наборе, если его медианой служит ее девятый член?

Б) Сколько чисел в наборе, если его медианой служит среднее арифметическое 7-го и 8-го членов?

Г) Каждое из чисел набора увеличили на 3. Что произойдет со средним арифметическим и медианой?

Конфеты в магазине продают на вес. Чтобы узнать, сколько конфет содержится в одном килограмме, Маша решила найти вес одной конфеты. Она взвесила несколько конфет и получила следующие результаты:

12, 13, 14, 12, 15, 16, 14, 13, 11.

= 13,33

Для оценки веса одной конфеты пригодны обе характеристики, т.к. они не сильно отличаются друг от друга.

Источник

Золотая середина. Поиск медианного элемента потока входных чисел

В этой статье мы рассмотрим следующую задачу: поиск и поддержание медианы среди целых чисел, которые последовательно попадают на обработку. В этом посте мы поставим задачу, разберём все необходимые вводные, предложим и оценим сложность решения.

Постановка задачи

На вход алгоритму подаётся поток целых чисел, т.е. количество чисел может быть неизвестно, но мы будем считать, что массив задан наперёд и его длина очень большая. Требуется разработать алгоритм, который определяет медиану текущего массива, т.е. считанного из исходного к данному моменту. При этом требуется, чтобы сложность такого алгоритма была

Медиана ряда чисел

Либо можно выбирать элемент под номером , если чётное и если нечетное.

Наивный подход

Давайте обсудим бейзлайновое решение, при котором медиану можно получить за .

Пусть каждое новое число из потока мы будем вставлять в массив так, чтобы массив оставался упорядоченным. Затем будем выбирать элемент из середины и добавлять его в список медиан.

Как упоминалось выше, этот алгоритм будет иметь квадратичную сложность, поскольку для каждого из элементов потока, мы выполняем линейную работу по поиску места и вставке элемента в массив.

Улучшить этот результат нам поможет структура данных — куча.

Куча. Min-heap, max-heap

Рассмотрим кучу на примере min-heap. Min-heap — это бинарное дерево, обладающее двумя следующими свойствами:

Аналогично образом задаётся max-heap, нужно заменить «меньше» на «больше» в первом свойстве.
При решении задачи мы хотим воспользоваться операциями, которые благодаря построению кучи, могут быть выполнены быстрее, чем за линейное время.

Первая из этих операций: взятие минимума (максимума) и удаление

Работая с кучей, операцию взятия минимума можно осуществить за константное время. Поскольку минимум всегда хранится в корне дерева, то узнать его значение не составляет труда. Если же мы хотим удалить минимум и назначить на его место следующий по величине элемент, то нам потребуется вызвать метод extract, чья временная сложность тоже меньше линейной и равна .

Метод extract внутри себя запускает следующий процесс: сначала элемент с самого последнего уровня ставится в корень дерева, затем на корне дерева стартует метод bubble_down, который уровень за уровнем (а таких всего в полном дереве) опускает новый корневой узел.
Код реализации на языке Python смотри ниже.

Вторая операция: добавление элемента

Чтобы добавить произвольный элемент в кучу требуется выставить новый элемент на правильное место, не утратив 2 свойства кучи. Для этого новый элемент добавляется на последний уровень, а затем методом bubble_up поднимается в сторону корня, пока над ним не окажется элемент меньший него или он не станет корнем. Сложность этой операции также равна

Код, в котором мы определим необходимую функциональность с возможностью определения min и max-heap:

Оптимальное решение

Теперь перейдем непосредственно к реализации алгоритма контроля медианы, основанном на использовании кучи. Мы будем использовать две кучи, одну минимальную, другую максимальную. Идея заключается в следующем: давайте разделим поток значений на верхнюю часть, содержащую большие значения и нижнюю, содержащую меньшие значения. Первую реализуем на основе min-heap, чтобы легко получать минимальный элемент, который лежит на разделе, а вторую на основе max-heap.

Всякий раз, когда мы читаем из потока очередное число, будем добавлять его в верхнюю часть, если оно больше наименьшего из этой половины и в нижнюю часть, если верно обратное. Затем, осуществив вставку, будем балансировать две части, чтобы они содержали по половине из введенных значений.

Каждую итерацию внешнего цикла, мы делаем несколько шагов сложностью , посколько операции вставки и получения элемента из кучи ограничены этой сложностью. По этой причине итоговая сложность не превышает .

Заключение

В этой статье на примере задачи мы обсудили преимущества кучи по сравнению со списком. Познакомились с временной сложностью операций над этой структурой данных. Реализовали код этой структуры, необходимый для эффективного выполнения задачи по поиску медианного элемента в потоке чисел.

В преддверии старта курса «Алгоритмы и структуры данных» приглашаем всех желающих на бесплатный двухдневный интенсив по теме: Алгоритм сжатия данных — код Хаффмана.

Источник

Что такое медиана для ряда чисел?

Как посчитать медиану этого ряда?

Если в ряду нечетное число членов, то число посередине-медиана ряда, если четное, то нужно найти среднее арифметическое двух средних членов ряда и это будет медиана.

Как найти медиану для четного ряда чисел?

Если количество чисел в ряду чётное, то медианой ряда является полусумма двух стоящих посередине чисел.

Как найти медиану чисел пример?

Так как количество чисел в ряду равно 6, а число 6 четное, то середина ряда будет между числами 15 и 17. Найдем среднее этих двух чисел: (15 + 17) / 2 = 16. Это и будет медианой ряда. Не стоит путать медиану, среднее гармоническое и среднее арифметическое — это принципиально разные понятия.

Как найти медиану упорядоченного ряда?

Медианой ряда чисел (медианой числового ряда) называется число, стоящее посередине упорядоченного по возрастанию ряда чисел — в случае, если количество чисел нечётное. Если же количество чисел в ряду чётно, то медианой ряда является полусумма двух стоящих посередине чисел упорядоченного по возрастанию ряда.

Как найти медиану?

Если у вас четное количество чисел, вычеркните по одному числу с каждой стороны, пока у вас не останется два числа посередине. Сложите их и разделите на два. Это и есть значение медианы.

Как найти медиану по выборке?

Для удобства нахождения медианы сначала нужно отсортировать выборку в возрастающем или убывающем порядке <2,5,7,8,10>. Тогда элемент, стоящий ровно посередине, будет медианой.

Как найти размах в математике?

Как найти длину медианы в треугольнике?

Длина медианы треугольника

е. медиана треугольника равняется половине корня квадратного из удвоенной суммы квадратов двух сторон минус квадрат третьей стороны. где M — медиана; a, b — стороны треугольника, γ — угол между ними.

Как найти медиану числового набора?

Медианой числового ряда называется число, стоящее посередине в упорядоченном по возрастанию ряду этих чисел (если их количество нечетно) или полусумма чисел, стоящих на средних местах в упорядоченном наборе этих чисел (если их количество четно).

Как найти длину медианы в прямоугольном треугольнике?

Медиана в прямоугольном треугольнике Медиана равна половине гипотенузы прямоугольного треугольника!

Как найти медиану из 10 чисел?

Среднее значение — это среднее арифметическое, которое вычисляется путем сложения набора чисел с последующим делением полученной суммы на их количество. Например, средним значением для чисел 2, 3, 3, 5, 7 и 10 будет 5, которое является результатом деления их суммы, равной 30, на их количество, равное 6.

Как найти медиану в статистике?

Медиана в статистке Медиана — это такое значение признака, которое разделяет ранжированный ряд распределения на две равные части — со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы. Для нахождения медианы, нужно отыскать значение признака, которое находится на середине упорядоченного ряда.

Источник