평균 계산기

평균은 산술 평균(합계를 개수로 나눈 값), 중앙값은 숫자를 정렬했을 때 중간 값, 모드는 가장 자주 발생하는 값입니다. 예를 들어, [1,2,2,3,9]에서 평균=3.4, 중앙값=2, 모드=2입니다. 각 측정값은 데이터에 대한 서로 다른 인사이트를 보여줍니다.

데이터에 평균을 왜곡할 수 있는 이상값이나 극단값이 있는 경우 중앙값을 사용합니다. 예를 들어 급여 데이터[30만, 35만, 40만, 45만, 50만]에서 평균은 13만(오해의 소지가 있음)이지만 중앙값은 4만(더 대표성 있음)입니다. 중앙값은 왜곡된 분포에서 일반적인 값을 더 잘 나타냅니다.

평균(평균)을 계산하려면 모든 숫자를 더한 다음 숫자 수로 나눕니다. 예를 들어 2, 4, 6, 8의 평균은 (2+4+6+8)÷4 = 20÷4 = 5입니다. 계산기는 이 계산을 자동으로 수행하며 중앙값 및 모드와 같은 추가 통계를 제공합니다.

표준편차는 수치가 평균에서 얼마나 분산되어 있는지를 측정합니다. 표준편차가 낮다는 것은 값이 평균에 가깝게 모여 있음을 의미하고, 표준편차가 높다는 것은 편차가 크다는 것을 나타냅니다. 데이터 일관성, 품질 관리, 위험 평가 및 과학적 분석을 이해하는 데 필수적입니다.

예, 계산기는 음수, 소수 및 모든 값의 조합으로 작동합니다. 평균, 중앙값, 모드 및 기타 통계는 숫자가 양수, 음수, 정수 또는 소수인지 여부에 관계없이 올바르게 계산됩니다.

범위는 데이터 집합에서 가장 높은 값과 가장 낮은 값 사이의 차이입니다. 데이터가 얼마나 분산되어 있는지 빠르게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, [5, 10, 15, 20] 집합에서 범위는 20-5 = 15입니다. 계산기는 다른 통계 측정값과 함께 범위를 자동으로 표시합니다.

가중 평균은 값에 따라 다른 중요성을 부여합니다. 예를 들어 시험이 60%, 숙제가 40%인 성적을 계산할 수 있습니다. 표준 평균은 모든 값을 동일하게 취급하지만 가중 평균은 각 값에 가중치를 곱한 다음 가중치의 합으로 나눕니다. 이는 학업 성적, 포트폴리오 수익률 및 우선 순위 점수 부여에 매우 중요합니다.

분산은 데이터 집합의 각 숫자가 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 제곱으로 측정합니다. 분산이 높으면 데이터 포인트가 평균에서 멀리 떨어져 있어 일관성이 없음을 의미합니다. 분산이 낮으면 데이터가 평균 주위에 밀집되어 있어 일관성이 있음을 의미합니다. 분산은 위험 평가, 품질 관리, 데이터 신뢰성 이해에 필수적인 요소입니다.

예, 단순 무가중 평점의 경우 모든 성적을 입력하고 평균을 계산합니다. 코스마다 학점이 다른 가중 평점의 경우 각 성적에 해당 학점을 곱하고 그 곱을 합한 다음 총 학점으로 나누어야 합니다. 평균 계산기는 평점 계산의 산술적인 부분을 도와줍니다.