数学
几何平均数,代数平均数,还有个什么平均数?都有什么特点?

2019-04-12

几何平均数,代数平均数,还有个什么平均数?都有什么特点?
优质解答
一、算术平均数
  算术平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数.它是反映数据集中趋势的一项指标.   把n个数的总和除以n,所得的商叫做这n个数的平均数
二、几何平均数
  geometric mean   n个观察值连乘积的n次方根就是几何平均数.根据资料的条件不同,几何平均数分为加权和不加权之分.   公式:x=(x1*x2*.*xn)^(1/n)
三、调和平均数
  harmonic mean   调和平均数是平均数的一种.但统计调和平均数,与数学调和平均数不同. 在数学中调和平均数与算术平均数都是独立的自成体系的.计算结果两者不相同且前者恒小于后者. 因而数学调和平均数定义为:数值倒数的平均数的倒数.但统计加权调和平均数则与之不同,它是加权算术平均数的变形,附属于算术平均数,不能单独成立体系.且计算结果与加权算术平均数完全相等. 主要是用来解决在无法掌握总体单位数(频数)的情况下,只有每组的变量值和相应的标志总量,而需要求得平均数的情况下使用的一种数据方法.   公式:n/(1/A1+1/A2+...+1/An)
四、加权平均数
  Weighted average   加权平均数是不同比重数据的平均数,加权平均数就是把原始数据按照合理的比例来计算,若 n个数中,x1出现f1次,x2出现f2次,…,xk出现fk次,那么(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)÷ (f1 + f2 + ... + fk) 叫做x1,x2,…,xk的加权平均数.f1,f2,…,fk是x1,x2,…,xk的权.   公式:(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)/n,其中f1 + f2 + ... + fk=n,f1,f2,…,fk叫做权.   说明:1)“权”的英文是weight,表示数据的重要程度.即数据的权能反映数据的相对“重要程度”.   2) 平均数是加权平均数的一种特殊情况,即各项的权相等时,加权平均数就是算术平均数.
五、平方平均数
  quadratic mean   平方平均数   公式:M=[(a^2+b^2+c^2+…n^2)/n] ^ (1/2).
六、指数平均数
  指标概述   指数平均数[EXPMA],其构造原理是对股票收盘价进行算术平均,并根据计算结果来进行分析,用于判断价格未来走势得变动趋势.
一、算术平均数
  算术平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数.它是反映数据集中趋势的一项指标.   把n个数的总和除以n,所得的商叫做这n个数的平均数
二、几何平均数
  geometric mean   n个观察值连乘积的n次方根就是几何平均数.根据资料的条件不同,几何平均数分为加权和不加权之分.   公式:x=(x1*x2*.*xn)^(1/n)
三、调和平均数
  harmonic mean   调和平均数是平均数的一种.但统计调和平均数,与数学调和平均数不同. 在数学中调和平均数与算术平均数都是独立的自成体系的.计算结果两者不相同且前者恒小于后者. 因而数学调和平均数定义为:数值倒数的平均数的倒数.但统计加权调和平均数则与之不同,它是加权算术平均数的变形,附属于算术平均数,不能单独成立体系.且计算结果与加权算术平均数完全相等. 主要是用来解决在无法掌握总体单位数(频数)的情况下,只有每组的变量值和相应的标志总量,而需要求得平均数的情况下使用的一种数据方法.   公式:n/(1/A1+1/A2+...+1/An)
四、加权平均数
  Weighted average   加权平均数是不同比重数据的平均数,加权平均数就是把原始数据按照合理的比例来计算,若 n个数中,x1出现f1次,x2出现f2次,…,xk出现fk次,那么(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)÷ (f1 + f2 + ... + fk) 叫做x1,x2,…,xk的加权平均数.f1,f2,…,fk是x1,x2,…,xk的权.   公式:(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)/n,其中f1 + f2 + ... + fk=n,f1,f2,…,fk叫做权.   说明:1)“权”的英文是weight,表示数据的重要程度.即数据的权能反映数据的相对“重要程度”.   2) 平均数是加权平均数的一种特殊情况,即各项的权相等时,加权平均数就是算术平均数.
五、平方平均数
  quadratic mean   平方平均数   公式:M=[(a^2+b^2+c^2+…n^2)/n] ^ (1/2).
六、指数平均数
  指标概述   指数平均数[EXPMA],其构造原理是对股票收盘价进行算术平均,并根据计算结果来进行分析,用于判断价格未来走势得变动趋势.
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