Какие методы существуют для определения центральной тенденции в больших массивах данных?

Некоторые методы определения центральной тенденции в больших массивах данных:

• Среднее арифметическое. 1 Это среднее значение всех элементов в наборе данных. 1 Рассчитывается как сумма всех значений, делённая на общее количество значений. 1 Подходит для описания данных, которые имеют нормальное распределение. 1
• Медиана. 1 Это среднее значение, которое отделяет верхнюю половину набора данных от нижней. 2 Используется, когда набор данных асимметричен или содержит выбросы. 1 Если общее количество значений в наборе данных чётное, в центральной позиции будет два значения. 1 В этом случае медиана представляет собой среднее значение этих двух значений. 1
• Мода. 1 Это значение, которое чаще всего встречается в наборе данных. 1 Моду можно использовать для анализа часто встречающихся значений как числовых, так и категориальных данных. 1 Если в наборе данных нет повторяющихся значений, то и моды у него тоже нет. 1

Помимо основных мер центральной тенденции, существуют и другие, менее распространённые: среднее геометрическое, среднее гармоническое, среднее взвешенное и т. д.. 4 Их применение обусловлено спецификой конкретных задач и типом анализируемых данных. 4