Почему в мультимодальных распределениях мода может отличаться от среднего значения?

Мода и среднее значение могут отличаться в мультимодальных распределениях, потому что мода и среднее арифметическое имеют разные цели и области применения. wiki.loginom.ru else.fcim.utm.md

Среднее значение отражает наиболее вероятные значения, суммируя информацию об общей массе данных и выражая её одним числом. else.fcim.utm.md Однако среднее значение уязвимо к выбросам: экстремально большие или маленькие значения могут заметно сдвигать среднее в ту или иную сторону. else.fcim.utm.md

Мода, в свою очередь, указывает на «пик» распределения, отражая, какое конкретное значение встречается чаще других. else.fcim.utm.md Если данные распределены мультимодально и каждый пик имеет собственный интерес для анализа, мода позволяет идентифицировать все важные категории. else.fcim.utm.md

Таким образом, мода больше подходит для ситуаций, когда интересует не столько «типичное» значение в арифметическом смысле, сколько «самое частое». else.fcim.utm.md