Medidas de tendência central são valores que representam o centro de uma distribuição de dados. Eles são usados para resumir grandes conjuntos de dados de forma concisa e fácil de entender.
As medidas de tendência central mais comuns são a média aritmética, a mediana e a moda.
A média aritmética é calculada somando todos os valores de um conjunto de dados e dividindo pela quantidade de valores.
Por exemplo, se temos os valores 1, 2, 3, 4, 5, a média aritmética é (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3.
A média aritmética é uma medida de tendência central muito utilizada, pois é fácil de calcular e interpretar. No entanto, ela pode ser influenciada por valores extremos.
A mediana é o valor que divide um conjunto de dados em duas partes iguais. Para calcular a mediana, os dados devem ser ordenados de forma crescente ou decrescente.
Por exemplo, se temos os valores 1, 2, 3, 4, 5, a mediana é 3, pois é o valor que divide os dados em duas partes iguais.
A mediana é uma medida de tendência central resistente a valores extremos. Ela é menos influenciada por valores outliers do que a média aritmética.
A moda é o valor que ocorre com mais frequência em um conjunto de dados.
Por exemplo, se temos os valores 1, 2, 2, 3, 4, a moda é 2, pois é o valor que ocorre duas vezes.
A moda é uma medida de tendência central simples de calcular e interpretar. No entanto, ela pode ser influenciada por valores frequentes, mas não muito altos.
Medidas de tendência central são valores que representam o centro de uma distribuição de dados. Eles são usados para resumir grandes conjuntos de dados de forma concisa e fácil de entender.
As medidas de tendência central mais comuns são a média aritmética, a mediana e a moda.
A média aritmética é calculada somando todos os valores de um conjunto de dados e dividindo pela quantidade de valores.
Para calcular a mediana, os dados devem ser ordenados de forma crescente ou decrescente. A mediana é o valor que divide os dados em duas partes iguais.
A moda é o valor que ocorre com mais frequência em um conjunto de dados.
As vantagens das medidas de tendência central são:
* Elas são fáceis de calcular e interpretar;
* Elas podem ser usadas para resumir grandes conjuntos de dados de forma concisa.
As desvantagens das medidas de tendência central são:
* Elas podem ser influenciadas por valores extremos;
* Elas podem ser influenciadas por valores frequentes, mas não muito altos.
Medidas de tendência central são úteis para resumir grandes conjuntos de dados de forma concisa e fácil de entender. Elas podem ser usadas em uma variedade de aplicações, como:
* Estatística descritiva;
* Estatística inferencial;
* Business intelligence;
* Machine learning.
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