M\u00e9dia = \u03a3x i<\/sub> \/ n<\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n A mediana<\/strong> representa o valor m\u00e9dio de um conjunto de dados. \u00c9 calculado ordenando todas as observa\u00e7\u00f5es em um conjunto de dados do menor para o maior e, em seguida, identificando o valor mediano.<\/span><\/p>\n Por exemplo, suponha que temos o seguinte conjunto de dados com 11 observa\u00e7\u00f5es<\/a> :<\/span><\/p>\n Conjunto de dados:<\/strong> 3, 4, 4, 6, 7, 8, 12, 13, 15, 16, 17<\/span><\/p>\n A m\u00e9dia do conjunto de dados \u00e9 calculada da seguinte forma:<\/span><\/p>\n M\u00e9dia = (3+4+4+6+7+8+12+13+15+16+17) \/ 11 = 9,54<\/strong><\/span><\/p>\n A mediana do conjunto de dados \u00e9 o valor diretamente no meio, que \u00e9 8:<\/strong><\/span><\/p>\n 3, 4, 4, 6, 7<\/strong><\/span> , 8, 12, 13, 15, 16, 17<\/span><\/p>\n A estimativa m\u00e9dia e mediana de onde est\u00e1 o centro<\/a> de um conjunto de dados.<\/span> Contudo, dependendo da natureza dos dados, a m\u00e9dia ou mediana pode ser mais \u00fatil para descrever o centro do conjunto de dados.<\/span><\/p>\n \u00c9 melhor usar a m\u00e9dia<\/strong> para descrever o centro de um conjunto de dados quando a distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 essencialmente sim\u00e9trica<\/a> e n\u00e3o h\u00e1 valores discrepantes.<\/span><\/p>\n Por exemplo, suponha que temos a seguinte distribui\u00e7\u00e3o que mostra os sal\u00e1rios dos residentes de uma determinada cidade:<\/span> <\/p>\n Como esta distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 bastante sim\u00e9trica (se a dividirmos ao meio, cada metade pareceria aproximadamente igual) e n\u00e3o h\u00e1 valores discrepantes, podemos usar a m\u00e9dia para descrever o centro deste conjunto de dados.<\/span><\/p>\n A m\u00e9dia acaba sendo de US$ 63.000, que est\u00e1 aproximadamente no centro da distribui\u00e7\u00e3o:<\/span> <\/p>\n \u00c9 melhor usar a mediana quando a distribui\u00e7\u00e3o estiver distorcida<\/a> ou quando houver valores discrepantes.<\/span><\/p>\n Dados distorcidos:<\/strong><\/span><\/p>\n Quando uma distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 distorcida, a mediana descreve melhor o centro da distribui\u00e7\u00e3o do que a m\u00e9dia.<\/span><\/p>\n Por exemplo, considere a seguinte distribui\u00e7\u00e3o de sal\u00e1rios dos residentes de uma determinada cidade:<\/span> <\/p>\n A mediana reflecte melhor o sal\u00e1rio \u201ct\u00edpico\u201d de um residente do que a m\u00e9dia. Isso ocorre porque valores altos na cauda da distribui\u00e7\u00e3o tendem a afastar a m\u00e9dia do centro e em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 cauda longa.<\/span><\/p>\n Neste exemplo, a m\u00e9dia nos diz que um indiv\u00edduo t\u00edpico ganha cerca de US$ 47.000 por ano, enquanto a mediana nos diz que o indiv\u00edduo t\u00edpico ganha apenas cerca de US$ 32.000 por ano, o que \u00e9 muito mais representativo do indiv\u00edduo t\u00edpico.<\/span><\/p>\n Valores discrepantes:<\/strong><\/span><\/p>\n A mediana tamb\u00e9m ajuda a capturar melhor a localiza\u00e7\u00e3o central de uma distribui\u00e7\u00e3o quando h\u00e1 valores discrepantes nos dados. Por exemplo, considere o gr\u00e1fico a seguir que mostra a metragem quadrada das casas em uma determinada rua:<\/span> <\/p>\n A m\u00e9dia \u00e9 fortemente influenciada por algumas casas extremamente grandes, enquanto a mediana n\u00e3o. Assim, a mediana captura melhor a metragem quadrada \u201ct\u00edpica\u201d de uma casa naquela rua do que a m\u00e9dia.<\/span><\/p>\n Resumindo:<\/span><\/p>\n Como os outliers afetam a m\u00e9dia?<\/a> A m\u00e9dia de um conjunto de dados representa o valor m\u00e9dio do conjunto de dados. \u00c9 calculado da seguinte forma: M\u00e9dia = \u03a3x i \/ n Ouro: \u03a3: Um s\u00edmbolo que significa \u201csoma\u201d x i : A i -\u00e9sima observa\u00e7\u00e3o em um conjunto de dados n: o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es no conjunto de dados […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1724","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Quando usar a m\u00e9dia<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist2.jpg\")
<\/p>\n Quando usar a mediana<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mediane_diste.jpg\")
<\/p>\n![\"Quando](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/moyenne_dist3.jpg\")
<\/p>\n Resumo<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como estimar a m\u00e9dia e mediana de qualquer histograma<\/a>
Como encontrar a m\u00e9dia e a mediana dos gr\u00e1ficos de caule e folhas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"