Как находить и вычислять для двух среднее арифметическое значение

Задания ЕГЭ, на тему «Среднее арифметическое»

Задание 1:

Среднее арифметическое 7 натуральных чисел равно 12. К ним добавили восьмое число такое, что среднее арифметическое этих восьми чисел равно 14. Найдите восьмое число.

Решение:

Согласно оределению среднего арифметического для 7 чисел имеем:

a_{ср.арифм 7} =  
a₁+ a₂+ …+ a₇
7

  =  
S₇
7

 
  =   12

А для 8 чисел получется, что

a_{ср.арифм 8} =  
a₁+ a₂+ …+ a₇+ a₈
8

  =  
S₇+ a₈
8

 
  =   14

откуда

S₇ = 12 × 7 = 84;

  S₇+ a₈ = 14 × 8 = 112;

 a₈ = 112 — S₇ = 112 — 84 = 28;

Ответ: a₈ = 28

Задание 2:

На доске написано более 40, но менее 50 целых чисел. Среднее арифметическое этих чисел равно −4, среднее арифметическое всех положительных из них равно 5, а среднее арифметическое всех отрицательных из них равно −5.
а). Сколько чисел написано на доске?

б). Каких чисел написано больше: положительных или отрицательных?

в). Какое наибольшее количество положительных чисел может быть среди них?

Решение:

Пусть всего  n чисел, 40 < n < 50.Пусть  k — количество положительных чисел, рассматриваемого множества;m — количество отрицательных, и p — число нулей.
Тогда 

 k + m + p = n

по определению среднего арифметического сумма множества чисел равна призведению среднего арафметического и их количества и по условию задачи имеем: 

 5·k + -5·m + 0·p = -4·n   (2.1)

 5·(k — m) = -4·n      (2.2)

(включаем логику )

а). Очевидно, что левая часть полученного равенства 2.2 делится на 5, поэтому nтоже должно делиться на 5. По условию 40 n , отсюда

n = 45.

Таким образом, написано 45 целых чисел.

б). Подставим в равенство 2.2 полученное для n значение, тогда

 5·k + -5·m = -180   или   m — k = 36; m = 36 + k,   (2.3)

поскольку m ≥ 0 и k ≥ 0, то m > k, то есть отрицательных чисел больше, чем положительных.

в). Для определения наибольшего возможного количества целых положительных чисел удовлетворяющих условиям задачи, возпользуемся выражениями 2.1 и 2.3 с подставленным значением n. С учетом того, что p ≥ 0получаем:

k + m ≤ 45;
m = 36 + k

или подставляя в первое значение m:

2·k ≤ 45-36, k ≤ 4,5

Таким образом положительных чисел может быть не более 4.

Ответ: а) 45; б) отрицательных; в) 4.

P.S. На этой странице используется Бета версия программы расчета среднего арифметического, об обнаруженных недочетах, а так же возможных пожеланиях просьба сообщить на форум сайта (окно для входа на форум находится в нижней части страницы).

1. Другие кому-то, возможно, более привычные определения:Среднее арифметическое нескольких чисел равно сумме этих чисел, 
делённой на количество слагаемых в этой сумме (Математика, 5 класс).Средним арифметическим ряда чисел называется частное от деления суммы этих чисел на число слагаемых (Алгебра, Макарычев, 7 класс).

2. Если вычислено арифметическое среднее заданного множества чисел, то во многих случаях, становится желательной оценка рассеяния значений этих чисел относительно среднего. Оценка расходимости квадратов значений этих чисел от среднего и является оценкой дисперсии.
Вообще термин дисперсия появился в рамках теорий вероятностей. Одной из ее основополагающих характеристик является дисперсия случайной величины как мера разброса значений случайной величины относительно её математического ожидания.
Не углубляясь в дебри Тер-Вера, здесь приводим только используемую для наших расчетов формулу дисперсии:

σ 2 =  
(a₁ — a_cp)2 + (a₂ — a_cp)2 + …+ (a_n — a_cp)2
n
 

3. Среднеквадратическое отклонение σ вычисляется как корень квадратный от дисперсий и возвращает нас в область сопоставимых со средним арифметическим величин:

σ = 

√

(a₁ — a_cp)2 + (a₂ — a_cp)2 + …+ (a_n — a_cp)2
n
 

4. Коэффициент вариации ряда чисел — мера относительного разброса их значений; показывает, какую долю от среднего значения этой величины составляет её средний разброс. Исчисляется в процентах:

V =  

σ

a_ср
 
  × 100%

5. Размахом ряда чисел называется разность между наибольшим и наименьшим из этих чисел. Таким образом, размах вариации может быть представлен следующей формулой:

R = a_max — a_min

6. Среднее линейное отклонение определяется как средняя арифметическая величина абсолютных значений отклонений каждого из ряда чисел от их среднего арифметического:

δ =  
|a₁ — a_cp| + |a₂ — a_cp| + …+ |a_n — a_cp|
n
 

Как найти среднее значение в Excel?

Ситуация такая. Имеется следующая таблица:
В столбиках, закрашенных красным цветом содержатся численные значения оценок по предметам. В столбце «Средний балл» требуется подсчитать их среднее значение.
Проблема вот в чем: всего предметов 60-70 и часть из них на другом листе.
Я смотрела в другом документе уже подсчитано среднее, а в ячейке стоит формула типа
=’имя листа’!|Е12
но это делал какой-то программист, которого уволили.
Подскажите, пожалуйста, кто разбирается в этом.

Гектор

В строке фцнкций вставляешь из предложеннвх функций «СРЗНАЧ» и выбираешь откуда те надо высчитать (B6:N6) для Иванова, к примеру. Про соседние листы точно не знаю, но наверняка это содержится в стандартной виндовской справке

Подсчет среднего арифметического

Формула для вычислений предельно проста:

P = (a1 + a2 + … an) / n,

где an – значение величины, n – общее количество значений.

Для чего может использоваться данный показатель? Первое и очевидное его применение — это статистика. Практически в каждом статистическом исследовании используется показатель среднего арифметического. Это может быть средний возраст вступления в брак в России, средняя оценка по предмету у школьника или средние траты на продукты в день. Как уже говорилось выше, без учета весов подсчет средних значений может давать странные или абсурдные значения.

К примеру, президент Российской Федерации сделал заявление, что по статистике, средняя зарплата россиянина составляет 27 000 рублей. Для большинства жителей России такой уровень зарплаты показался абсурдным. Не мудрено, если при расчете учитывать размер доходов олигархов, руководителей промышленных предприятий, крупных банкиров с одной стороны и зарплаты учителей, уборщиков и продавцов с другой. Даже средние зарплаты по одной специальности, например, бухгалтера, будут иметь серьезные отличия в Москве, Костроме и Екатеринбурге.

Среднее гармоническое

Среднее гармоническое (Harmonic Mean) – количество значений, поделенное на сумму обратных величин:

$$x̅_{harmonic} = \frac{N}{\frac{1}{x_1} + \frac{1}{x_2} + … + \frac{1}{x_n}},\space{где}$$
$$x̅_{harmonic}\space{–}\space{среднее}\space{гармоническое,}$$
$$x_n\space{–}\space{n-й}\space{элемент}\space{выборки}$$

В Машинном обучении Критерий F1 ( F1 Score), показатель оценки эффективности модели, – это Среднее гармоническое Точности измерений (Accuracy) и Отзыва (Recall).

Среднее гармоническое и SciPy

Среднее гармоническое значение можно вычислить с помощью функции SciPy .

Ноутбук, не требующий дополнительной настройки на момент написания статьи, можно скачать здесь.

Фото: @peterluo0113

Среднее арифметическое

Среднее арифметическое  (μ для совокупности, x̄ для выборки; англ. Arithmetic Mean) – показатель описательной статистики, сумма элементов Датасета (Dataset), разделенная на их количество. Рассчитывается с помощью формулы:

$$μ = \frac{Σ_{i=1}^n a_i}{n}, где$$
$$μ\space{–}\space{среднее,}$$
$$Σ_{i=1}^n a_i\space{–}\space{сумма}\space{всех}\space{элементов}\space{выборки},$$
$$n\space{–}\space{количество}\space{наблюдений}$$

По умолчанию рассматривают именно с среднее арифметическое, остальные разновидности среднего рассматривают реже:

Разновидности среднего значения

В данной статье рассматриваются простые средние значения без Весовой функции (Weight Function).

Пример. Для небольшого списка средним арифметическим будет:

$$μ = \frac{1 + 6 + 3 + 2}{4} = \frac{12}{4} = 3$$

Понятие используется в Науке о данных множеством способов:

• В сочетании с другими показателями описательной статистики для первичного представления о признаке (Feature)
• Для визуальной оценки скошенности признака:

Данные скошены влево, и одного Среднего для описания признака уже недостаточно

Для индикации Выбросов (Outlier) и проч.

Среднее арифметическое и библиотека statistics

Рассчитать среднее автоматически позволит библиотека statistics. Установим библиотеку и импортируем ее для начала:

Инициализируем список:

Формулы для средневзвешенного значения в Excel

В Microsoft Excel взвешенное среднее рассчитывается с использованием того же подхода, но с гораздо меньшими усилиями, поскольку функции Excel выполнят большую часть работы за вас.

Пример 1. Функция СУММ.

Если у вас есть базовые знания о ней , приведенная ниже формула вряд ли потребует какого-либо объяснения:

По сути, он выполняет те же вычисления, что и описанные выше, за исключением того, что вы предоставляете ссылки на ячейки вместо чисел.

Посмотрите на рисунок чуть ниже: формула возвращает точно такой же результат, что и вычисления, которые мы делали минуту назад. Обратите внимание на разницу между нормальным средним, возвращаемым при помощи СРЗНАЧ в C8, и средневзвешенным (C9)

Несмотря на то, что формула эта очень проста и понятна, но она не подходит, если вы хотите усреднить большое количество элементов. Ведь придётся перечислять множество аргументов, что довольно утомительно.

В этом случае вам лучше использовать функцию СУММПРОИЗВ (SUMPRODUCT в английской версии). Об этом – ниже.

Пример 2. Функция СУММПРОИЗВ

Она идеально подходит для нашей задачи, так как предназначена для сложения произведений чисел. А это именно то, что нам нужно. 

Таким образом, вместо умножения каждого числа на показатель его значимости по отдельности, вы предоставляете два массива в формуле СУММПРОИЗВ (в этом контексте массив представляет собой непрерывный диапазон ячеек), а затем делите результат на итог сложения весов:

Предполагая, что величины для усреднения находятся в ячейках B2: B6, а показатели значимости — в ячейках C2: C6, наша формула будет такой:

Итак, формула умножает 1- е число в массиве 1 на 1- е  в массиве 2 (в данном примере 91 * 0,1), а затем перемножает 2- е число в массиве 1 на 2- е  в массиве 2 (85 * 0,15). в этом примере) и так далее. Когда все умножения выполнены, Эксель складывает произведения. Затем делим полученное на итог весов.

Чтобы убедиться, что функция СУММПРОИЗВ дает правильный результат, сравните ее с формулой СУММ из предыдущего примера, и вы увидите, что числа идентичны.

В нашем случае сложение весов дает 100%. То есть, это просто процент от итога. В таком случае верный результат может быть получен также следующими способами:

Это формула массива, не забудьте, что вводить ее нужно при помощи комбинации клавиш ++.

Но при использовании функции СУММ или СУММПРОИЗВ веса совершенно не обязательно должны составлять 100%. Однако, они также не должны быть обязательно выражены в процентах. 

Например, вы можете составить шкалу приоритета / важности и назначить определенное количество баллов для каждого элемента, что и показано на следующем рисунке:

Видите, в этом случае мы обошлись без процентов.

Пример 3. Средневзвешенная цена.

Еще одна достаточно часто встречающаяся проблема – как рассчитать средневзвешенную цену товара. Предположим, мы получили 5 партий товара от различных поставщиков. Мы будем продавать его по одной единой цене. Но чтобы ее определить, нужно знать среднюю цену закупки. В тот здесь нам и пригодится расчет средневзвешенной цены. Взгляните на этот простой пример. Думаю, вам все понятно.

Итак, средневзвешенная цена значительно отличается от обычной средней. На это повлияли 2 больших партии товара по высокой цене. А формулу применяем такую же, как и при расчете любого взвешенного среднего. Перемножаем цену на количество, складываем эти произведения, а затем делим на общее количество товара.

Ну, это все о формуле средневзвешенного значения в Excel. 

Рекомендуем также:

Способ с помощью Мастера функций

Способов, позволяющих найти среднее арифметическое в Excel, существует много, и естественно, что с их помощью есть возможность обойти ограничения, предполагающие предыдущий способ. Сейчас будет рассказано о произведении вычислений путем использования Мастера функций. Итак, вот что вам необходимо сделать.

1. Нажав левую кнопку мыши, выделите ячейку, в которой хотите видеть результат вычислений.
2. Откройте окно Мастера функций, нажав по кнопке «Вставить функцию», расположенной слева от строки формул либо использовав горячие клавиши Shift+F3.
3. В появившемся окне отыщите в списке строку «СРЗНАЧ», выделите ее и нажмите кнопку «ОК».
4. Появится новое окно для ввода аргументов функции. В нем вы увидите два поля: «Число1» и «Число2».
5. В первое поле введите адреса ячеек, в которых расположены числовые значения для расчета. Сделать это можно как вручную, так и с помощью специального инструмента. Во втором случае нажмите по кнопке, расположенной в правой части поля для ввода. Окно Мастера свернется и вам необходимо будет выделить мышкой ячейки для расчета.
6. Если другой диапазон ячеек с данными находится в другом месте листа, тогда укажите его в поле «Число2».
7. Проделайте ввод данных, пока не укажете все необходимые.
8. Нажмите кнопку «ОК».

По завершении ввода окно Мастера закроется, а в ячейке, которую вы выделяли в самом начале, появится результат вычислений. Теперь вы знаете второй способ, как рассчитать среднее арифметическое в Excel. Но далеко не последний, поэтому двигаемся дальше.

Основная идея

Предположим, что мы с вами сидим в приемно-экзаменационной комиссии и оцениваем абитуриентов, которые хотят поступить в наш ВУЗ. Оценки по различным предметам у наших кандидатов следующие:

Свободное место, допустим, только одно, и наша задача – выбрать достойного.

Первое, что обычно приходит в голову – это рассчитать классический средний балл с помощью стандартной функции Excel СРЗНАЧ

На первый взгляд кажется, что лучше всех подходит Иван, т.к. у него средний бал максимальный. Но тут мы вовремя вспоминаем, что факультет-то наш называется “Программирование”, а у Ивана хорошие оценки только по рисованию, пению и прочей физкультуре, а по математике и информатике как раз не очень

Возникает вопрос: а как присвоить нашим предметам различную важность (ценность), чтобы учитывать ее при расчете среднего? И вот тут на помощь приходит средневзвешенное значение

Средневзвешенное – это среднее с учетом различной ценности (веса, важности) каждого из элементов. В бизнесе средневзвешенное часто используется в таких задачах, как:

В бизнесе средневзвешенное часто используется в таких задачах, как:

оценка портфеля акций, когда у каждой из них своя ценность/рисковость
оценка прогресса по проекту, когда у задач не равный вес и важность
оценка персонала по набору навыков (компетенций) с разной значимостью для требуемой должности
и т.д.

Расчет средневзвешенного формулами

Добавим к нашей таблице еще один столбец, где укажем некие безразмерные баллы важности каждого предмета по шкале, например, от 0 до 9 при поступлении на наш факультет программирования. Затем расчитаем средневзвешенный бал для каждого абитурента, т.е

среднее с учетом веса каждого предмета. Нужная нам формула будет выглядеть так:

Функция СУММПРОИЗВ (SUMPRODUCT) попарно перемножает друг на друга ячейки в двух указанных диапазонах – оценки абитурента и вес каждого предмета – а затем суммирует все полученные произведения

Потом полученная сумма делится на сумму всех баллов важности, чтобы усреднить результат. Вот и вся премудрость

Средняя арифметическая как оценка математического ожидания

Теория вероятностей занимается изучением случайных величин. Для этого строятся различные характеристики, описывающие их поведение. Одной из основных характеристик случайной величины является математическое ожидание, являющееся своего рода центром, вокруг которого группируются остальные значения.

Формула матожидания имеет следующий вид:

где M(X) – математическое ожидание

xi – это случайные величины

pi – их вероятности.

То есть, математическое ожидание случайной величины — это взвешенная сумма значений случайной величины, где веса равны соответствующим вероятностям.

Математическое ожидание суммы выпавших очков при бросании двух игральных костей равно 7. Это легко подсчитать, зная вероятности. А как рассчитать матожидание, если вероятности не известны? Есть только результат наблюдений. В дело вступает статистика, которая позволяет получить приблизительное значение матожидания по фактическим данным наблюдений.

Математическая статистика предоставляет несколько вариантов оценки математического ожидания. Основное среди них – среднее арифметическое.

Среднее арифметическое значение рассчитывается по формуле, которая известна любому школьнику.

где xi – значения переменной, n – количество значений.

Среднее арифметическое – это соотношение суммы значений некоторого показателя с количеством таких значений (наблюдений).

Средняя арифметическая взвешенная

Рассмотрим следующую простую задачу. Между пунктами А и Б расстояние S, которые автомобиль проехал со скоростью 50 км/ч. В обратную сторону – со скоростью 100 км/ч. 

Какова была средняя скорость движения из А в Б и обратно? Большинство людей ответят 75 км/ч (среднее из 50 и 100) и это неправильный ответ. Средняя скорость – это все пройденное расстояние, деленное на все потраченное время. В нашем случае все расстояние – это S + S = 2*S (туда и обратно), все время складывается из времени из А в Б и из Б в А. Зная скорость и расстояние, время найти элементарно. Исходная формула для нахождения средней скорости имеет вид:

Теперь преобразуем формулу до удобного вида.

Подставим значения.

Правильный ответ: средняя скорость автомобиля составила 66,7 км/ч.

Средняя скорость – это на самом деле среднее расстояние в единицу времени. Поэтому для расчета средней скорости (среднего расстояния в единицу времени) используется средняя арифметическая взвешенная по следующей формуле.

где x – анализируемый показатель; f – вес.

Аналогичным образом по формуле средневзвешенной средней рассчитывается средняя цена (средняя стоимость на единицу продукции), средний процент и т.д. То есть если средняя считается по другим усредненным значениям, нужно применить среднюю взвешенную, а не простую. 

Коэффициент вариации в статистике: примеры расчета

Как доказать, что закономерность, полученная при изучении экспериментальных данных, не является результатом совпадения или ошибки экспериментатора, что она достоверна? С таким вопросом сталкиваются начинающие исследователи.Описательная статистика предоставляет инструменты для решения этих задач. Она имеет два больших раздела – описание данных и их сопоставление в группах или в ряду между собой.

• Показатели описательной статистики
• Среднее арифметическое
• Стандартное отклонение
• Коэффициент вариации
• Расчёты в Microsoft Ecxel 2016

Среднее арифметическое

Итак, представим, что перед нами стоит задача описать рост всех студентов в группе из десяти человек. Вооружившись линейкой и проведя измерения, мы получаем маленький ряд из десяти чисел (рост в сантиметрах):

168, 171, 175, 177, 179, 187, 174, 176, 179, 169.

Если внимательно посмотреть на этот линейный ряд, то можно обнаружить несколько закономерностей:

• Ширина интервала, куда попадает рост всех студентов, – 18 см.
• В распределении рост наиболее близок к середине этого интервала.
• Встречаются и исключения, которые наиболее близко расположены к верхней или нижней границе интервала.

Совершенно очевидно, что для выполнения задачи по описанию роста студентов в группе нет необходимости приводить все значения, которые будут измеряться.

Для этой цели достаточно привести всего два, которые в статистике называются параметрами распределения. Это среднеарифметическое и стандартное отклонение от среднего арифметического.

Если обратиться к росту студентов, то формула будет выглядеть следующим образом:

Среднеарифметическое значение роста студентов = (Сумма всех значений роста студентов) / (Число студентов, участвовавших в измерении)

Среднее арифметическое – это отношение суммы всех значений одного признака для всех членов совокупности (X) к числу всех членов совокупности (N).

Если применить эту формулу к нашим измерениям, то получаем, что μ для роста студентов в группе 175,5 см.

Стандартное отклонение

Если присмотреться к росту студентов, который мы измерили в предыдущем примере, то понятно, что рост каждого на сколько-то отличается от вычисленного среднего (175,5 см). Для полноты описания нужно понять, какой является разница между средним ростом каждого студента и средним значением.

На первом этапе вычислим параметр дисперсии. Дисперсия в статистике (обозначается σ2 (сигма в квадрате)) – это отношение суммы квадратов разности среднего арифметического (μ) и значения члена ряда (Х) к числу всех членов совокупности (N). В виде формулы это рассчитывается понятнее:

Значения, которые мы получим в результате вычислений по этой формуле, мы будем представлять в виде квадрата величины (в нашем случае – квадратные сантиметры). Характеризовать рост в сантиметрах квадратными сантиметрами, согласитесь, нелепо. Поэтому мы можем исправить, точнее, упростить это выражение и получим среднеквадратичное отклонение формулу и расчёт, пример:

Таким образом, мы получили величину стандартного отклонения (или среднего квадратичного отклонения) – квадратный корень из дисперсии. С единицами измерения тоже теперь все в порядке, можем посчитать стандартное отклонение для группы:

Получается, что наша группа студентов исчисляется по росту таким образом: 175,50±5,25 см.

Расчёты в Microsoft Ecxel 2016

Можно рассчитать описанные в статье статистические показатели в программе Microsoft Excel 2016, через специальные функции в программе. Необходимая информация приведена в таблице:

Наименование показателя	Расчёт в Excel 2016*
Среднее арифметическое	=СРГАРМ(A1:A10)
Дисперсия	=ДИСП.В(A1:A10)
Среднеквадратический показатель	=СТАНДОТКЛОН.В(A1:A10)
Коэффициент вариации	=СТАНДОТКЛОН.Г(A1:A10)/СРЗНАЧ(A1:A10)
Коэффициент осцилляции	=(МАКС(A1:A10)-МИН(A1:A10))/СРЗНАЧ(A1:A10)

* — в таблице указан диапазон A1:A10 для примера, при расчётах нужно указать требуемый диапазон.

Итак, обобщим информацию:

1. Среднее арифметическое – это значение, позволяющее найти среднее значение показателя в ряду данных.
2. Дисперсия – это среднее значение отклонений возведенное в квадрат.
3. Стандартное отклонение (среднеквадратичное отклонение) – это корень квадратный из дисперсии, для приведения единиц измерения к одинаковым со среднеарифметическим.
4. Коэффициент вариации – значение отклонений от среднего, выраженное в относительных величинах (%).

Отдельно следует отметить, что все приведённые в статье показатели, как правило, не имеют собственного смысла и используются для того, чтобы составлять более сложную схему анализа данных. Исключение из этого правила — коэффициент вариации, который является мерой однородности данных.

Как найти среднее арифметическое число

В вычислении или нахождении среднего арифметического нескольких чисел, нет ничего сложного, достаточно сложить все представленные числа, а полученную сумму разделить на количество слагаемых. Полученный результат и будет средним арифметическим этих чисел.

Рассмотрим этот процесс более подробно. Что же нам нужно сделать для вычисления среднего арифметического и получения конечного результата этого числа.

Во-первых, для его вычисления нужно определить набор чисел или их количество. В этот набор могут входить большие и маленькие числа, и их количество может быть каким угодно.

Во-вторых, все эти числа нужно сложить и получить их сумму. Естественно, если числа несложные и их небольшое количество, то вычисления можно произвести, записав от руки. А если же набор чисел впечатляющий, то лучше воспользоваться калькулятором или электронной таблицей.

И, в-четвертых, полученную от сложения сумму необходимо разделить на количество чисел. В итоге мы получим результат, который и будет средним арифметическим числом этого ряда.

Определение среднего значения по условию

Помимо перечисленных выше методов, в Эксель также предусмотрена возможность расчета среднего значения по заданному пользователем условию. Как следует из описания, участвовать в общем подсчете будут только числа (ячейки с числовыми данными), соответствующие какому-то конкретному условию.

Допустим, нам нужно посчитать среднее значение только по положительным числам, т.е. тем, которые больше нуля. В этом случае, нас выручит функция СРЗНАЧЕСЛИ.

1. Встаем в результирующую ячейку и жмем кнопку “Вставить функцию” (fx) слева от строки формул.
2. В Мастере функций выбираем категорию “Статистические”, кликаем по оператору “СРЗНАЧЕСЛИ” и жмем ОК.
3. Откроются аргументы функции, после заполнения которых кликаем OK:
   • в значении аргумента “Диапазон” указываем (вручную или выделив с помощью левой кнопки мыши в самой таблице) требуемую область ячеек;
   • в значении аргумента “Условие”, соответственно, задаем наше условие попадания ячеек из отмеченного диапазона в общий расчет. В нашем случае, это выражение “>0”. Вместо конкретного числа, в случае необходимости, в условии можно указать адрес ячейки, содержащей числовое значение.
   • поле аргумента “Диапазон_усреднения” можно оставить пустим, так как его обязательное заполнение требуется только при работе с текстовыми данными.
4. Среднее значение с учетом заданного нами условия отбора ячеек отобразилось в выдранной ячейке.

Показатели вариации

Вариация — это различие значений величин X у отдельных единиц статистической совокупности. Для изучения силы вариации рассчитывают следующие показатели вариации: , , , , , .

Размах вариации

Размах вариации – это разность между максимальным и минимальным значениями X из имеющихся в изучаемой статистической совокупности:

Недостатком показателя H является то, что он показывает только максимальное различие значений X и не может измерять силу вариации во всей совокупности.

Cреднее линейное отклонение

Cреднее линейное отклонение — это средний модуль отклонений значений X от среднего арифметического значения. Его можно рассчитывать по формуле средней арифметической простой — получим среднее линейное отклонение простое:

Если исходные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет среднего линейного отклонения выполняется по формуле средней арифметической взвешенной — получим среднее линейное отклонение взвешенное:

Линейный коэффициент вариации

Линейный коэффициент вариации — это отношение среднего линейного отклонение к средней арифметической:

С помощью линейного коэффициента вариации можно сравнивать вариацию разных совокупностей, потому что в отличие от среднего линейного отклонения его значение не зависит от единиц измерения X.

Дисперсия

Дисперсия — это средний квадрат отклонений значений X от среднего арифметического значения. Дисперсию можно рассчитывать по формуле средней арифметической простой — получим дисперсию простую:

Если исходные данные X сгруппированы (имеются частоты f), то расчет дисперсии выполняется по формуле средней арифметической взвешенной — получим дисперсию взвешенную:

Если преобразовать формулу дисперсии (раскрыть скобки в числителе, почленно разделить на знаменатель и привести подобные), то можно получить еще одну формулу для ее расчета как разность средней квадратов и квадрата средней:

Если значения X — это , то для расчета дисперсии используют частную формулу дисперсии доли:

.

Cреднее квадратическое отклонение

Выше уже было рассказано о , которая применяется для оценки вариации путем расчета среднего квадратического отклонения, обозначаемое малой греческой буквой сигма:

Еще проще можно найти среднее квадратическое отклонение, если предварительно рассчитана дисперсия, как корень квадратный из нее:

Квадратический коэффициент вариации

Квадратический коэффициент вариации — это самый популярный относительный показатель вариации:

Критериальным значением квадратического коэффициента вариации V служит 0,333 или 33,3%, то есть если V меньше или равен 0,333 — вариация считает слабой, а если больше 0,333 — сильной. В случае сильной вариации изучаемая статистическая совокупность считается неоднородной, а средняя величина — нетипичной и ее нельзя использовать как обобщающий показатель этой совокупности.

Предыдущая лекция…Следующая лекция…

Свойства средней арифметической (математического ожидания)

Теперь рассмотрим свойства средней арифметической, которые часто используются при алгебраических манипуляциях. Правильней будет вновь вернутся к термину математического ожидания, т.к. именно его свойства приводят в учебниках.

Матожидание в русскоязычной литературе обычно обозначают как M(X), в иностранных учебниках можно увидеть E(X). Встречается обозначение греческой буквой μ (читается «мю»). Для удобства предлагаю вариант M(X).

Итак, свойство 1. Если имеются переменные X, Y, Z, то математическое ожидание их суммы равно сумме их математических ожиданий.

M(X+Y+Z) = M(X) + M(Y) + M(Z)

Допустим, среднее время, затрачиваемое на мойку автомобиля M(X) равно 20 минут, а на подкачку колес M(Y) – 5 минут. Тогда общее среднее арифметическое время на мойку и подкачку составит M(X+Y) = M(X) + M(Y) = 20 + 5 = 25 минут.

Свойство 2. Если переменную (т.е. каждое значение переменной) умножить на постоянную величину (a), то математическое ожидание такой величины равно произведению матожидания переменной и этой константы.

M(aX) = aM(X)

К примеру, среднее время мойки одной машины M(X) 20 минут. Тогда среднее время мойки двух машин составит M(aX) = aM(X) = 2*20 = 40 минут.

Свойство 3. Математическое ожидание постоянной величины (а) есть сама эта величина (а).

M(a) = a

Если установленная стоимость мойки легкового автомобиля равна 100 рублей, то средняя стоимость мойки нескольких автомобилей также равна 100 рублей.

Свойство 4. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий.

M(XY) = M(X)M(Y)

Автомойка за день в среднем обслуживает 50 автомобилей (X). Средний чек – 100 рублей (Y). Тогда средняя выручка автомойки в день M(XY) равна произведению среднего количества M(X) на средний тариф M(Y), т.е. 50*100 = 500 рублей.

Как рассчитать среднее значение между двумя датами в Excel?

В Excel мы можем подсчитывать значения суммы между двумя заданными датами диапазона данных, чтобы усреднить числа между двумя датами, также можно решить с помощью некоторых формул. Здесь я расскажу о том, как рассчитать среднее значение между двумя датами в Excel?

Вычислить среднее значение между двумя датами с помощью формул

Например, у меня есть следующий диапазон данных, и теперь мне нужно усреднить числа в столбце B между 11 и 01 столбца A.

Чтобы получить среднее значение между двумя заданными датами, примените следующую формулу массива:

Введите эту формулу: =AVERAGE(IF((A2:A15>=E1)*(A2:A15<=E2),B2:B15)) в конкретную пустую ячейку, а затем нажмите Shift + Ctrl + Enter вместе, чтобы получить правильный результат, см. снимок экрана:

Ноты:

1. Кроме приведенной выше формулы массива, вот еще обычная формула:=SUMPRODUCT(—(A2:A15>=E1),—(A2:A15<=E2),B2:B15)/SUMPRODUCT(—(A2:A15>=E1),—(A2:A15<=E2)), а затем просто нажмите Enter ключ.

2. В приведенной выше формуле A2: A15 это диапазон дат, по которому вы хотите усреднить числа, B2: B15 диапазон данных, среднее значение которого вы хотите вычислить, E1 и E2 указывает дату начала и дату окончания, которые вы хотите использовать.

Вычислить среднее значение между двумя датами с помощью Kutools for Excel

Если у вас есть Kutools for Excel, С его Выбрать определенные ячейки вы можете выбрать строки между двумя датами, а затем скопировать их в другое место, а затем применить обычную функцию «Среднее значение» для получения расчета.

Kutools for Excel : с более чем 300 удобными надстройками Excel, бесплатно и без ограничений в течение 30 дней.

Перейти к загрузкеБесплатная пробная версия 30 днейпокупкаPayPal / MyCommerce

После установки Kutools for Excel, пожалуйста, сделайте следующее:

1. Выберите столбец даты, который вы хотите усреднить между двумя датами, затем щелкните Kutools > Выберите > Выбрать определенные ячейки, см. снимок экрана:

2. В Выбрать определенные ячейки диалоговое окно, выберите Весь ряд из Тип выбора раздел, а затем выберите Больше или равно  и Меньше или равно условия и введите конкретную дату рядом с ними отдельно, см. снимок экрана:

3. Затем были выбраны строки между двумя конкретными датами, скопируйте и вставьте строки на другой лист, а затем примените = Среднее (B1: B6) формулу для расчета результата, см. снимок экрана:

Демо: вычислить среднее значение между двумя датами с помощью Kutools for Excel

Kutools for Excel: с более чем 300 удобными надстройками Excel, которые можно попробовать бесплатно без ограничений в течение 30 дней. Загрузите и бесплатную пробную версию прямо сейчас!

Стандартный способ вычисления

Самый простой и известный способ найти среднее арифметическое набора чисел — это воспользоваться специальной кнопкой на ленте Microsoft Excel. Выделяем диапазон чисел, расположенных в столбце или в строке документа. Находясь во вкладке «Главная», жмем на кнопку «Автосумма», которая расположена на ленте в блоке инструментов «Редактирование». Из выпадающее списка выбираем пункт «Среднее».

После этого, с помощью функции «СРЗНАЧ», производится расчет. В ячейку под выделенным столбцом, или справа от выделенной строки, выводится средняя арифметическая данного набора чисел.

Этот способ хорош простотой и удобством. Но, у него имеются и существенные недостатки. С помощью этого способа можно произвести подсчет среднего значения только тех чисел, которые располагаются в ряд в одном столбце, или в одной строке. А вот, с массивом ячеек, или с разрозненными ячейками на листе, с помощью этого способа работать нельзя.

Например, если выделить два столбца, и вышеописанным способом вычислить среднее арифметическое, то ответ будет дан для каждого столбца в отдельности, а не для всего массива ячеек.

Аргументы СРЗНАЧ

• число1 – первое число или диапазон чисел, для расчета среднего арифметического;
• число2 (Опционально) – второе число или диапазон чисел для расчета среднего арифметического. Максимальное количество аргументов функции – 255.

Для расчета проделайте следующие шаги:

• Выделите любую ячейку;
• Напишите в ней формулу =СРЗНАЧ(
• Выделите диапазон ячеек, для которого требуется сделать расчет;
• Нажмите клавишу “Enter” на клавиатуре

Функция рассчитает среднее значение в указанном диапазоне среди тех ячеек, в которых есть числа.