వ్యాపార డేటా పోల్చడం మరియు కొలిచే గణాంక సాధన ఒక ఆచరణాత్మక సాధనం. ఇది సంఖ్యా పరిమాణాల సమితికి సగటు విలువను కేటాయించే మార్గాన్ని అందిస్తుంది. సెంట్రల్ టెండెన్సీ అని కూడా పిలవబడే డేటా సమితి యొక్క మిడ్ పాయింట్ని ఈ సగటు మొత్తం నిర్ధారిస్తుంది. సగటు లెక్కింపు ఒకే విధంగా ఉన్నప్పటికీ, వివిధ డేటా రకాలను ప్రత్యామ్నాయ విధానం అవసరం కావచ్చు.
అరిథ్మెటిక్ అప్రోచ్
గణిత సగటు డేటా సమితిలో మొత్తం సంఖ్యా విలువలను మొత్తం కలిగి ఉంటుంది. ఫలితంగా అప్పుడు జాబితా విలువలు సంఖ్య ద్వారా విభజించబడింది. ఒక సమితి డేటా ఈ సంఖ్యలు (5,10,10,20,5) కలిగి ఉన్నట్లు అనుకుందాం. ఈ విలువలు (50) యొక్క మొత్తానికి సమానం అవుతుంది, ఇది గమనించిన విలువల సంఖ్య (5). సగటు లేదా అంకగణిత సగటు సమానంగా ఉంటుంది (10). సంఖ్యా విలువలు లేదా ఇతర దూరప్రాంతాల్లో విస్తృత వైవిధ్యం ఉన్నప్పుడు ఈ గణన గణన యొక్క ఉత్తమ మార్గంగా ఉండకపోవచ్చు. ఇది విరామాలు మరియు నిష్పత్తుల విశ్లేషణతో కూడిన స్థిరమైన డేటాతో కేంద్రీయ ధోరణిని గణించడం కోసం దీనిని ఉపయోగిస్తారు.
వెయిటెడ్ విలువలు కేటాయించడం
అంక గణిత ఆచరణాత్మకమైనప్పటికీ, అస్థిర విలువలు కొలిచేటప్పుడు ఇది నిజంగా ఖచ్చితమైన సగటును అందించదు. మరింత వాస్తవిక మరియు సాధారణంగా ఉపయోగించే వ్యాపార పద్ధతి ప్రతి సంఖ్యా విలువకు బరువులు కేటాయించడం. హెచ్చుతగ్గుల విలువలతో కూడిన డేటా సమితికి బరువు లేదా శాతం కేటాయించడం అనేది సగటు పద్ధతి. హెచ్చుస్థాయి సగటు పద్ధతి మోసపూరిత డేటా మొత్తాలకు ఒక శాతం వర్తిస్తుంది.
వృద్ధి వ్యవహారం
డేటా సమితులు పెరుగుతున్న సంఖ్యలను కలిగి ఉన్నప్పుడు, కేంద్ర ధోరణి యొక్క మరింత ఖచ్చితమైన కొలత అవసరం. రేఖాగణిత సగటు అనేది ఒక డేటా సమితిలో విభేదం లేదా పెరుగుదలతో వ్యవహరించే మరో పద్ధతి. ఈ అర్థం గణన డేటా సమితిలో మొత్తంలో ఉత్పత్తి యొక్క nth రూట్ తీసుకొని ఉంటుంది. ఈ విధానం గణాంక మరియు పెట్టుబడి విశ్లేషణలో పెరుగుతున్న సంఖ్యలను పెంచుతుంది.
ప్రత్యామ్నాయ ఉపకరణాలు
మధ్యమంతో పాటు కేంద్రీయ ధోరణిని కొలిచే కొన్ని ప్రత్యామ్నాయ ఉపకరణాలు ఉన్నాయి. వీటిలో మోడ్ మరియు మధ్యస్థ ఉన్నాయి. మోడ్ డేటా సమితిలో నిర్దిష్ట విలువలు యొక్క ఫ్రీక్వెన్సీని గుర్తిస్తుంది. మధ్యస్థ ఒక డేటా సమితి యొక్క నిజమైన మధ్య విలువను గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ ఆరోహణ క్రమంలో విలువలు క్రమబద్ధీకరించడం మరియు గుర్తించడం పునరావృతమైన లేదా మధ్య విలువలు గుర్తించడం ద్వారా జరుగుతుంది. సేకరించిన సమాచారం వక్రీకరించిన మొత్తాలను కలిగి ఉన్నప్పుడు నమూనాలు మరియు మధ్యపుచ్చులు గుర్తించడానికి ఇది ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
