วันศุกร์ที่ 27 มกราคม พ.ศ. 2555

ค่าเฉลี่ยเลขคณิต


    ในทางคณิตศาสตร์และสถิติศาสตร์  ค่าเฉลี่ย ของรายการของจำนวน คือผลบวกของสมาชิกทุกจำนวน หารด้วยจำนวนสมาชิกในรายการนั้น ถ้ารายการของจำนวนเกี่ยวข้องกับประชากรทางสถิติจะเรียกว่า ค่าเฉลี่ยประชากร และถ้าเกี่ยวข้องกับตัวอย่างทางสถิติจะเรียกว่า ค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง
และเมื่อค่าเฉลี่ยเลขคณิตมีค่าประมาณไม่เท่ากับมัธยฐาน ดังนั้นรายการของจำนวน หรือการแจกแจงความถี่ จะเรียกว่ามีความเบ้ (skewness) ของข้อมูล

 สัญกรณ์และนิยาม

    ถ้าเรากำหนดชุดข้อมูล X = (x_1, x_2, \dots, x_n) ขึ้นมาชุดหนึ่ง ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดข้อมูลนี้สามารถเขียนแทนได้ด้วยชื่อตัวแปร x และมีขีดอยู่ข้างบน เช่น \bar{x} อ่านว่า เอกซ์ บาร์
บางครั้งมีการใช้อักษรกรีก มิว ตัวเล็ก (μ) แทนค่าเฉลี่ยเลขคณิตของประชากรทั้งหมด หรือสำหรับตัวแปรสุ่ม X ที่ได้นิยามค่าเฉลี่ยไว้แล้ว ค่าของ μ จะหมายถึงค่าคาดหมาย (expected value) ของตัวแปรสุ่มนั้น เขียนแทนได้ด้วย \mu = \operatorname{E} \{ x_i \}
    แต่ในทางปฏิบัติ ความแตกต่างระหว่าง μ กับ \bar{x} ไม่สามารถสังเกตเพื่อแยกแยะได้อย่างชัดเจน เพราะเราสังเกตเพียงกลุ่มตัวอย่างหนึ่งแทนที่จะเป็นประชากรทั้งหมด และเมื่อตัวอย่างนั้นเป็นการสุ่มขึ้นมา เราจึงต้องทำเหมือนว่า \bar{x} เป็นตัวแปรสุ่มอีกตัวหนึ่งในการอธิบายการแจกแจงความน่าจะเป็น แทนที่จะเป็น μ ซึ่งสัญกรณ์ทั้งสองอย่างสามารถคำนวณได้ด้วยสูตรเดียวกันคือ
\bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i  =  \frac{1}{n} (x_1+\cdots+x_n)
ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของข้อมูล 3 จำนวน สามารถคำนวณได้จาก \frac{x_1 + x_2 + x_3}{3}

หรือค่าเฉลี่ยเลขคณิตของข้อมูล 4 จำนวน สามารถคำนวณได้จาก \frac{x_1 + x_2 + x_3 + x_4}{4} เป็นต้น

ไม่มีความคิดเห็น:

แสดงความคิดเห็น