Tipos médios (estatísticas)

Aqui explicamos o que são todos os tipos de médias nas estatísticas e como são calculadas. Você encontrará a fórmula para cada tipo de meia e exemplos.

Mas antes de ver quais são os tipos de média, devemos saber logicamente o que é uma média nas estatísticas. Portanto, recomendamos que você consulte o seguinte link antes de continuar.

Quais são os tipos de médias nas estatísticas?

Nas estatísticas, os tipos de médias são:

  • Média aritmética
  • Média ponderada
  • Meios geométricos
  • raiz significa quadrado
  • significado harmônico
  • média generalizada
  • média f generalizada
  • meios aparados
  • média interquartil
  • média de uma função

A seguir explicaremos como calcular todos os tipos de médias nas estatísticas. Os cinco tipos de média mais comumente usados são média aritmética, média ponderada, média geométrica, média quadrática e média harmônica. Então, entraremos em mais detalhes sobre esses cinco principais tipos de mídia.

Média aritmética

A média aritmética é calculada somando todos os valores e depois dividindo pelo número total de pontos de dados.

A fórmula para a média aritmética é, portanto, a seguinte:

\displaystyle\overline{x}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i=\frac{x_1+x_2+\dots+x_N}{N}

A média aritmética também é conhecida como média aritmética .

A média aritmética é provavelmente o tipo de média mais utilizado nas estatísticas.

Para ver um exemplo de como esse tipo de média é obtido, calcularemos a média aritmética dos seguintes dados:

4\quad 7\quad 10\quad 1\quad 8\quad9

Para calcular a média aritmética, basta somar todos os dados estatísticos e dividir pelo número total de dados, que é 6:

\overline{x}=\cfrac{4+7+10+1+8+9}{6}=6,5

Média ponderada

Para calcular a média ponderada, você deve primeiro multiplicar cada dado estatístico pelo seu peso (ou peso), depois somar todos os produtos e, por fim, dividir a soma ponderada pela soma de todos os pesos.

A fórmula da média ponderada é, portanto, a seguinte:

\overline{x_p}=\cfrac{\sum_{i=1}^N x_i\cdot w_i}{\sum_{i=1}^N w_i}=\cfrac{x_1\cdot w_1+x_2\cdot w_2+\dots x_N\cdot w_N}{w_1+w_2+\dosts +w_N}

Onde x i é o valor estatístico e w i o peso correspondente.

A média ponderada é mais difícil de entender, por isso recomendamos conferir o exemplo a seguir que explica passo a passo como ela é calculada:

Meios geométricos

A média geométrica de um conjunto de dados estatísticos é igual à enésima raiz do produto de todos os valores.

Esse tipo de média é usado em finanças empresariais para calcular taxas de retorno, médias percentuais e juros compostos.

A fórmula para este tipo de armazenamento é bastante complicada. Na verdade, a média geométrica de todos os conjuntos estatísticos não pode ser calculada, mas por vezes este tipo de média não pode ser determinado. É por isso que recomendamos que você consulte todas as exceções explicadas no seguinte link:

raiz significa quadrado

A raiz quadrada média é igual à raiz quadrada da média aritmética dos quadrados dos dados.

A fórmula quadrática média é, portanto, a seguinte:

\displaystyle RMS=\displaystyle\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N x_i^2}=\sqrt{\frac{x_1^2+x_2^2+\dots + x_N^2}{N}\vphantom{\sum_{i=1}^N x_i^2}}}

Esse tipo de média também é chamado de raiz quadrada média , raiz quadrada média ou RMS .

Ressaltamos apenas que a média cúbica também existe, mas é utilizada em casos muito especiais.

A média quadrada tem vantagens e desvantagens, por exemplo, é particularmente útil quando a variável estatística assume valores positivos e negativos, porque ao elevar ao quadrado cada dado, todos os valores se tornam positivos. Você pode ver mais recursos deste tipo de mídia clicando no link a seguir:

significado harmônico

A média harmônica é calculada dividindo o número total de dados estatísticos pela soma dos recíprocos de cada valor.

\displaystyle H=\frac{N}{\displaystyle\sum_{i=1}^N\frac{1}{x_i}}=\frac{N}{\displaystyle\frac{1}{x_1}+\frac{1}{x_2}+\dots+\frac{1}{x_N}}

A média harmônica é usada para calcular velocidades médias, tempos ou fazer cálculos eletrônicos. Essa característica diferencia a média harmônica de outros tipos de médias, frequentemente utilizadas no cálculo de médias de preços ou percentuais.

Você pode ver exemplos de cálculo deste tipo de média na página seguinte:

Outros tipos de meias

Nesta seção veremos as fórmulas para outros tipos de meias. Não entraremos em detalhes sobre cada tipo porque elas não são muito utilizadas, mas é bom que você saiba que existem outros tipos de meias.

A média generalizada é uma mistura dos tipos de média vistos acima e é calculada usando a seguinte fórmula:

\displaystyle\overline{x}(m) = \left ( \frac{1}{N}\cdot\sum_{i=1}^N{x_i^m} \right ) ^{1/m}

Seja f uma função injetiva e monotônica, então a f-média generalizada definida como:

\displaystyle\overline{x} = f^{-1}\left({\frac{1}{N}\cdot\sum_{i=1}^N{f(x_i)}}\right)

A média aparada envolve o cálculo da média aritmética após subtrair uma porcentagem de observações nas extremidades superior e inferior da amostra. A mesma percentagem deve ser rejeitada em ambos os extremos.

Para calcular a média interquartil , também chamada de média interquartil, primeiro são descartados os dados do primeiro e quarto quartis, e depois é calculada apenas a média aritmética do segundo e terceiro quartis da amostra. A fórmula para este tipo de média é, portanto:

\displaystyle\overline{x}={2 \over n} \sum_{i=\frac{n}{4}+1}^{\frac{3n}{4}}{x_i}

Finalmente, você também pode encontrar a média de uma função . O valor médio de uma função contínua em um intervalo fechado [a,b] é calculado usando a seguinte fórmula:

\displaystyle\overline{f}=\frac{1}{b-a} \int_a^b f(t) dt

Amostra e média populacional

Por fim, veremos qual é a diferença entre a média amostral e a média populacional, dois tipos de médias muitas vezes confundidas.

A média amostral é a média calculada sobre os valores de uma amostra estatística, ou seja, é calculada sobre parte de todos os valores de uma variável.

A média populacional é a média calculada sobre uma população estatística, ou seja, sobre todos os valores de uma variável. Portanto, a média populacional coincide com a expectativa matemática da variável.

A média amostral pode ser considerada praticamente igual à média populacional se uma quantidade suficientemente grande de dados for conhecida. Mas o valor da média populacional é muito difícil de obter, pois na realidade todos os valores de uma distribuição raramente são conhecidos.

Add a Comment

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *