В чем разница между mean, median и mode при анализе данных?

Разница между mean, median и mode при анализе данных заключается в том, как они описывают центральные тенденции набора данных. www.cuemath.com www.geeksforgeeks.org

Mean (среднее) — это арифметическое среднее набора данных, которое вычисляется путём сложения всех значений и деления на их количество. decodingdatascience.com www.geeksforgeeks.org Mean подходит для симметричных и нормально распределённых наборов данных. decodingdatascience.com Например, с его помощью можно проанализировать средний рост группы людей или среднюю температуру за месяц. decodingdatascience.com

Median — это среднее значение набора данных, при котором половина значений находится выше, а половина — ниже. decodingdatascience.com Median менее чувствителен к выбросам, чем mean, поэтому его чаще используют для наборов данных с перекосом. decodingdatascience.com Например, при анализе дохода группы людей медиана более подходящий показатель, чем mean, потому что несколько высоко зарабатывающих людей могут сильно повлиять на среднее значение. decodingdatascience.com

Mode — это значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных. www.cuemath.com decodingdatascience.com В отличие от mean и median, mode можно использовать как для числовых, так и для категориальных данных. decodingdatascience.com Например, с его помощью можно проанализировать самый распространённый цвет автомобилей, продаваемых в определённом регионе. decodingdatascience.com

Таким образом, выбор между mean, median и mode зависит от характера анализируемых данных: mean лучше подходит для симметричных и нормально распределённых наборов, median — для наборов с перекосом, а mode — для категориальных и не числовых данных. decodingdatascience.com