마지막으로 평균 계산기에 도달했을 때는 학업을 위한 것이 아니라 클라이언트 회의를 위한 것이었습니다. 우리는 내가 구축한 Laravel API 의 응답 시간을 검토하고 있었는데,누군가가 200 개의 대기 시간 번호 열을 채팅에 떨어뜨리고 "so what's the average?" 스프레드시트를 열 수도 있었지만 평균을 원하지 않았습니다. 중앙값을 원했는데,그 이유는 한 줌의 느린 콜드 스타트 요청이 API 를 실제로 느껴지는 것보다 더 나쁘게 보이게 하는 숫자까지 평균을 끌어올리고 있었기 때문입니다. 평균은 340 밀리초라고 말했습니다. 중앙값은 190 이라고 말했습니다. 둘 다 사실이었고,그 중 하나만 일반적인 사용자가 실제로 경험한 것을 설명했습니다. 평균과 중앙값 사이의 간격이 이 도구가 존재하는 전체 이유이며,이 가이드는 이를 잘 사용하는 것에 관한 것입니다.
TL;DR: 평균 계산기는 숫자의 목록을 가져와 평균,중앙값, 모드와 범위 및 표준 편차를 더한 값을 반환합니다. 평균은 합계를 개수로 나눈 값이고 중앙값은 정렬 시 중간 값이며 모드는 가장 빈번한 값입니다. The Toolz 평균 계산기 붙여넣은 목록에서 한 번에 모든 항목을 계산하고,쉼표, 공백 또는 줄 바꿈을 처리하고,정렬된 값을 표시하므로 모든 그림을 감사할 수 있습니다.Everything runs client-side: no upload,no signup,works offline.
나는 Laravel 및 React 에 SaaS 제품을 구축하고 나는 워드 프레스 플러그인을 배송,그리고 숫자는 지속적으로 도착: 요청 타이밍,전환율, 플러그인 다운로드 카운트,설문 조사 점수. 대부분의 시간은 차트가 필요하지 않습니다,나는 정확하고 즉시 계산 서너 요약 통계가 필요,그래서 나는 데이터에 대해 사실 뭔가를 말할 수 있고 이동에 대한 스프레드 시트를 여는 것은 과잉이며,내 머리에서 그것을하는 것은 조용히 잘못 될 수있는 좋은 방법입니다. 그래서 나는 숫자의 목록을 가지고 모든 평균을 다시 손을 계산기를 구축,이 각각의 뒤에 추론이다.
평균 계산기란 무엇입니까?
평균 계산기는 숫자 목록을 전체 집합을 설명하는 소수의 요약 통계로 줄이는 도구입니다. 단어 "average"는 일상 연설에서 거의 항상 산술 평균을 의미하지만 통계에서는 세 가지 다른 평균이 있으며 세 가지 다른 질문에 답하기 때문에 믿을 수 없을 정도로 캐주얼합니다. 평균은 전체 수준을 알려줍니다. 중앙값은 일반적인 값을 알려줍니다. 모드는 가장 일반적인 값을 알려줍니다. 좋은 계산기는 세 가지 모두를 나란히 제공합니다. 왜냐하면 그 중 하나만 보는 것이 사람들이 완벽하게 좋은 데이터에서 잘못된 결론을 도출하는 방법이기 때문입니다.
세 평균을 넘어서면 전체 계산기는 스프레드의 측정값을보고합니다: 가장 작은 값과 가장 큰 값 사이의 범위,그리고 평균 주위에 숫자가 얼마나 단단히 클러스터되는지를 정량화하는 표준 편차. 두 데이터 세트는 50 의 동일한 평균을 가질 수 있지만 하나는 48 에서 52 까지의 완만한 클러스터이고 다른 하나는 5 에서 95 까지의 스윙입니다. 평균은 구별 할 수 없습니다. 표준 편차는 할 수 있으며 종종 두 가지 중 더 유용한 숫자입니다. The Toolz 평균 계산기 단일 목록에서 평균, 중앙값, 모드, 범위, 분산 및 두 가지 형태의 표준 편차를 계산하므로 하나의 수치를 분리하여 얻는 것이 아니라 완전한 요약을 얻을 수 있습니다.
평균, 중앙값, 모드의 차이점은 무엇입니까?
이것은 전체 도구가 주위에 구축 된 질문이므로 정확할 가치가 있습니다. 평균은 대부분의 사람들이 평균이라고 부르는 것입니다: 모든 값을 함께 추가하고 얼마나 많은 것으로 나눕니다. 목록 12,15, 18 의 경우 합계는 45 이고 카운트는 3 이므로 평균은 15 입니다. 평균은 모든 값을 사용하여 극단에 민감하게 만듭니다. 매우 크거나 매우 작은 하나의 숫자가 그 방향으로 끌어 당깁니다.
중앙값은 일단 숫자가 정렬되면 중간값입니다. 홀수 카운트의 경우 단순히 중앙의 값입니다; 짝수 카운트의 경우 두 중간 값의 평균입니다. 정의 속성은 이상값이 얼마나 멀리 떨어져 있는지 무시하고 위치에만 관심이 있으므로 몇 개의 극단값이 평균 비행을 보낼 때 그대로 유지됩니다. 모드는 가장 자주 발생하는 값이며 세 가지 중 데이터에서 실제 값이어야 하는 유일한 모드입니다. 모든 값이 고유한 경우 세트는 모드를 가질 수 없으며, 동점이 있는 경우 여러 모드를 가질 수 있습니다. 계산기는 임의로 하나를 선택하지 않고 정직하게 보고합니다.
| 평균 | 그것이 발견되는 방법 | 위한 최고의 | 약점 |
|---|---|---|---|
| 의미 | 합계를 개수로 나눈 값입니다 | 큰 이상값이 없는 대칭 데이터입니다 | 극단적인 값으로 끌려다닙니다 |
| 중앙값 | 정렬 시 중간 값 | 편향된 데이터, 소득, 응답 시간 | 이상값의 크기를 완전히 무시합니다 |
| 모드 | 가장 빈번한 값 | 카테고리, 가장 일반적인 선택 | 없을 수도 있고, 여러 개 있을 수도 있다 |
제가 사용하는 실용적인 규칙: 데이터가 대략 대칭일 때 평균은 정직한 요약입니다. 치우칠 때 급여,페이지 로드 시간,긴 꼬리가 있는 모든 것은 중앙값으로 리드합니다. 왜냐하면 평균은 일반적인 경우를 과장하기 때문입니다. 도구에서와 같이 둘 다 보고하면 독자가 스스로 치우침을 볼 수 있습니다.
계산기는 내가 붙여넣은 숫자를 어떻게 처리합니까?
입력은 일부러 용서하는 것입니다. 왜냐하면 실수는 지저분한 형식으로 도착하기 때문입니다. 쉼표,공백, 탭 또는 새 줄로 값을 분리하고 자유롭게 혼합할 수 있습니다. 즉,같은 쉼표 목록을 의미합니다 12, 15, 18 작동,공간으로 구분된 선이 작동하고,가장 유용하게는 붙여넣은 열이 한 줄에 하나의 숫자로 도착하기 때문에 Excel 또는 Google Sheets 에서 바로 복사한 열이 작동합니다. 유효한 숫자가 아닌 모든 토큰은 오류를 발생시키는 것이 아니라 간단히 건너뛰기 때문에 길 잃은 레이블이나 후행 주석이 계산을 중지하지 않습니다.
알만한 가치가 있는 고의적인 행동이 하나 있습니다: 쉼표는 항상 구분 기호로 취급되며,절대로 수천 개의 구분 기호로 취급되지 않습니다. 따라서 붙여넣으면 1,000 이 도구는 1,000 개가 아닌 1 과 0 의 두 숫자로 읽습니다. 추측하지 않고 목록 쉼표에서 수천 개의 쉼표를 구분할 수있는 신뢰할 수있는 방법이 없기 때문에 안전한 기본값이며 잘못된 추측은 조용히 결과를 손상시킵니다. 숫자가 수천 개의 구분 기호를 사용하는 경우 먼저 제거하거나 빠른 찾기 및 바꾸기를 수행하거나 쉼표가 나타나지 않는 줄당 하나씩 붙여 넣습니다. 구문 분석되면 값이 정렬되고 모든 통계가 해당 클린 목록에서 계산되며 도구는 정렬 된 값을 표시하므로 의도 한 것을 정확하게 읽을 수 있습니다.
평균 계산기는 어떻게 사용하나요?
흐름은 설계상 짧습니다. 숫자를 상자에 붙여 넣거나 샘플을 클릭하여 작업 예제를 로드합니다. 그러나 편리한 값,쉼표, 공백 또는 줄당 하나를 분리하면 도구가 모두 동일한 방식으로 구문 분석합니다. 그런 다음 계산을 클릭합니다.
결과는 두 계층으로 나타납니다. 맨 위 행에는 사람들이 가장 많이 도달하는 네 가지 수치가 표시됩니다: 평균,중앙값, 모드 및 개수. 그 아래에는 그리드가 합계,최소값 및 최대값,범위, 표본 및 모집단 표준 편차,두 분산,그리고 모든 값이 양수일 때 기하 평균을 제공합니다. 맨 아래에는 도구가 전체 정렬 목록을 인쇄하므로 블랙박스 뒤에 아무것도 숨겨지지 않으므로 모든 통계를 생성한 숫자로 다시 추적할 수 있습니다. 복사 버튼은 전체 요약을 클립보드에 레이블이 지정된 선으로 표시하고 보고서,숙제 답변 또는 스프레드시트 셀에 붙여넣을 준비가 되어 있습니다. 원시 개수가 아닌 백분율로 작업하는 경우 백분율 계산기 더 나은 첫 번째 정류장이며 특히 성적 평균의 경우 GPA 계산기 일반 평균에는 적용되지 않는 신용 가중치를 적용합니다.
모집단과 표본 표준 편차의 차이는 무엇입니까?
표준 편차는 스프레드 측정,평균에서 값의 평균 거리,하지만 그것의 두 가지 버전이 있고 잘못된 하나를 선택하는 것은 일반적인 실수입니다. 차이는 분모의 단일 숫자입니다. 인구 표준 편차는 값의 개수 인 N 에 의해 제곱 편차의 합을 나눕니다. 샘플 표준 편차는 N 빼기 1 로 나눕니다. Bessel's 보정이라는 조정입니다. 계산기는 둘 다보고하므로 잘못된 것을 골랐기 때문에 재 계산을 강요하지 않습니다.
어떤 것을 원하는지는 숫자가 무엇을 나타내는지에 따라 달라집니다. 만약 여러분의 목록이 여러분이 관심을 갖는 전체 그룹이라면,클래스의 모든 학생,고정된 배치의 모든 요청,인구 수치를 사용하세요. 왜냐하면 여러분이 모든 것을 측정했고 추정할 것이 없기 때문입니다. 만약 여러분의 목록이 더 큰 모집단에서 추출한 표본이고 그 전체 모집단의 확산을 추론하고 싶다면 표본 수치를 사용하세요. 왜냐하면 N 빼기 1 로 나누면 작은 표본이 실제보다 덜 가변적으로 보이게 만드는 편향이 수정되기 때문입니다. 표본 값은 항상 약간 더 크며,대부분의 실제 분석에서 여러분의 데이터가 더 큰 표본인 경우 보고할 값입니다. 의심스러울 때는 표본 표준 편차가 더 안전한 기본값이기 때문에 통계 소프트웨어도 기본값을 사용합니다.
산술평균 대신 기하평균을 언제 사용해야 하나요?
기하평균은 대부분의 사람들이 배운 적이 없지만 가끔은 정말로 필요한 평균입니다. 산술평균이 값을 더하고 나누는 곳에서 기하평균은 모두 곱하고 n 번째 근을 취합니다. 그러면 더하기보다는 합성하는 수량에 대한 정확한 평균이 됩니다: 성장률,투자 수익률,시간에 따른 변화율,비율. 어떤 값이 1 년에 10 퍼센트,다음에 30 퍼센트 증가하면 연평균 성장률은 20 퍼센트가 아니라 성장 인자의 기하평균인데,복합이 선형적이지 않기 때문에 약간 더 낮습니다.
계산기는 목록의 모든 값이 양수일 때만 기하 평균을 표시합니다. 왜냐하면 0 또는 음수에 대해 수학적으로 정의되지 않았기 때문에 음수를 포함하는 곱의 의미 있는 루트를 취할 수 없습니다. 따라서 결과에서 이를 보면 데이터가 적합합니다; 그렇지 않은 경우 0 또는 음수 값을 가지며 산술 평균은 어쨌든 원하는 것입니다. 평균 테스트 점수,측정 또는 개수의 일상적인 경우 산술 평균은 정확하고 기하 평균은 호기심입니다. 백분율만큼 증가하는 모든 것에 대해 정직한 숫자이며 산술 평균은 평균 비율을 과장합니다.
실제 워크플로우에서 평균 계산기는 어디에 적합합니까?
저에게는 원시 데이터와 결정 사이에 위치하는 빠른 답변 도구입니다. 누군가가 숫자 열을 붙여 질문하고,스프레드시트와 차트가 아닌 몇 초 만에 방어 가능한 요약이 필요합니다. API 대기 시간 예제는 전형적입니다: 분포가 왜곡되어 있기 때문에 중앙값으로 이끌고,스큐를 보여주기 위해 평균을 언급하고,표준 편차를 인용하여 독자가 숫자가 안정적인지 또는 모든 곳에서 안정적인지 알 수 있도록 3 개의 통계,1 개의 붙여 넣기가 완료되었습니다.
또한 사이트의 다른 숫자 도구와 자연스럽게 쌍을 이룹니다. 원시 데이터가 스프레드시트 파일에 갇혀 있으면 CSV 뷰어 정렬 가능한 그리드로 열어서 여기에 붙여넣기 전에 오른쪽 열을 깔끔하게 복사할 수 있습니다. 레벨이 아닌 변경 사항을 보고하는 경우 백분율 계산기 증가 또는 감소 수학을 처리하고 계산된 수치를 송장이나 보고서의 단어로 변환합니다 단어에 숫자 철자가 있습니까. 이들 중 어느 것도 데이터를 업로드하지 않으므로 두 번째 생각없이 동일한 개인 번호에 연결 할 수 있습니다. 일상적인 유틸리티 키트를 조립하는 경우 내 개발자 생산성 도구 가이드 작은 것들이 어떻게 합산되는지, 그리고 더 넓은 것을 살펴봅니다 웹 개발자 툴킷 가이드 데이터 처리 부분을 다룹니다.
알만한 가치가 있는 한계는 무엇입니까?
한계에 대한 정직함은 도구를 신뢰하는 것의 일부입니다. 계산기는 기술 통계,가지고 있는 데이터를 요약하는 숫자를 계산하며 추론 통계를 수행하지 않습니다: 신뢰 구간 없음,가설 검정 없음,회귀 값 목록 이상이 필요한 별도의 질문이며,그렇지 않으면 오해의 소지가 있는 척하는 도구입니다. p-값이 필요한 경우 이는 잘못된 도구이며 이는 의도적으로 고안된 것입니다.
또한 모든 숫자를 동일한 가중치를 갖는 독립적인 값으로 처리합니다. 이는 일반 목록에 정확히 적합하지만 값에 가중치를 부여해야 할 때 원하는 것이 아닙니다. 예를 들어 코스에 서로 다른 학점 시간이 필요한 평균 등급입니다 GPA 계산기 대신,평균을 내기 전에 각 학년에 크레딧을 곱합니다. 마지막으로 전체 계산은 브라우저 메모리에 있으므로 데이터베이스 또는 통계 패키지에 속하는 수백만 행 데이터 세트를 스트리밍하기위한 것이 아니라 수십,수백 또는 수천 개의 숫자로 일상적인 경우를 위해 구축되었습니다. 사람들이 실제로 붙여 넣는 목록의 경우 응답 시간,점수, 가격,개수, 이러한 한계 중 어느 것도 물지 않습니다. 그들이 존재한다는 것을 아는 것은 도구를 잘 사용하는 것과 그것에 놀라는 것의 차이 일뿐입니다.
자주 묻는 질문
숫자 목록의 평균을 어떻게 계산합니까? 평균,또는 산술 평균은 모든 숫자의 합을 몇 개의 숫자로 나눈 값입니다. 모든 값을 더한 다음 개수로 나눕니다. 12,15, 18 의 경우 합은 45 이고 개수는 3 이므로 평균은 45 나누기 3,즉 15 입니다 평균 계산기 이 작업과 중앙값 및 모드를 한 단계로 수행합니다.
평균, 중앙값, 모드의 차이점은 무엇입니까? 평균은 모든 값의 산술 평균이고,중앙값은 숫자가 정렬될 때 중간값이며,모드는 가장 자주 나타나는 값입니다. 기울어진 데이터에서는 크게 다를 수 있습니다. 여기서 몇 개의 큰 값이 평균을 끌어올리고 중앙값은 그대로 유지됩니다. 세 가지를 모두 보고하면 어느 값보다 더 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.
짝수 개의 값이 있을 때 중앙값은 어떻게 계산되나요? 숫자를 정렬하고 중간에 있는 두 값을 취한 다음 평균을 냅니다. 정렬된 목록 4, 8, 15, 16의 경우 두 중간 값은 8과 15이므로 중앙값은 8 더하기 15를 2로 나눈 값인 11.5입니다. 홀수 카운트를 사용하면 중앙값은 단순히 중앙의 단일 값입니다.
모드가 없거나 하나 이상의 모드가 있을 때 무엇을 의미합니까? 모든 숫자가 세트에 모드가 없으면 정확히 나타나고 도구는 "No mode"를 보고합니다. 두 개 이상의 값이 가장 높은 주파수에 대해 묶인 경우 세트는 다중 모드이며 계산기는 하나를 선택하지 않고 묶는 모든 값을 나열합니다. 이는 가장 자주 나타나는 첫 번째 값만 자동으로 반환하는 도구보다 더 정직합니다.
모집단 또는 표본 표준 편차를 사용해야 합니까? 데이터가 관심 있는 전체 그룹일 때 모집단 표준 편차를 사용하고,데이터가 설명하려는 더 큰 모집단의 표본일 때 표본 표준 편차를 사용합니다. 표본 표준 편차는 편향을 수정하기 위해 N 빼기 1 로 나눈 값이며 약간 더 큽니다. 대부분의 실제 분석에서 데이터는 표본이므로 표본 수치가 일반적인 선택입니다.
기하평균은 언제 사용해야 하나요? 증가율,투자 수익률,비율 등 더하기보다는 곱하는 수량에 대해 기하 평균을 사용합니다. 값의 곱의 n 번째 근이며 시간에 따른 더 정확한 평균 변화율을 제공합니다. 모든 값이 양수일 때만 정의되므로 도구는 그 경우에만 보여줍니다.
스프레드시트에서 숫자를 붙여넣을 수 있나요? 예. Excel,Google Sheets 또는 CSV 에서 열이나 행을 복사하여 붙여 넣습니다. 계산기는 쉼표,공백, 탭 또는 새 줄로 구분된 값을 허용하므로 붙여 넣은 열을 다시 포맷하지 않고 올바르게 읽습니다. 숫자가 아닌 텍스트는 오류를 발생시키지 않고 무시됩니다.
내 데이터가 서버로 전송됩니까? 아니요. 모든 계산은 브라우저에서 JavaScript 로 실행됩니다. 입력하거나 붙여 넣는 것은 업로드,로그 또는 저장되지 않으며 페이지가로드되면 도구가 인터넷 연결없이 계속 작동하므로 계산하는 동안 네트워크 탭을보고 확인할 수 있습니다.
