Jawapan:
Nilai pusat yang merupakan perwakilan keseluruhan data.
Penjelasan:
Jika kita melihat pengagihan kekerapan yang kita temui dalam amalan, kita akan mendapati bahawa terdapat kecenderungan nilai-nilai yang bervariasi untuk mengelompokkan nilai pusat; dalam erti kata lain, kebanyakan nilai berada dalam jarak kecil mengenai nilai pusat. Ciri ini dipanggil kecenderungan utama pengedaran frekuensi.
Nilai tengah, yang diambil sebagai perwakilan keseluruhan data, dipanggil ukuran kecenderungan pusat atau, purata. Sehubungan dengan pengedaran frekuensi, purata juga disebut sebagai ukuran lokasi, kerana ia membantu untuk mencari kedudukan pengedaran pada paksi pembolehubah. Perlu diperhatikan bahawa purata tidak semestinya salah satu nilai data yang diberikan.
Apakah ukuran kecenderungan pusat? + Contoh
Purata (purata) dan Median (titik tengah). Sesetengah akan menambah Mod. Sebagai contoh, dengan nilai-nilai: 68.4, 65.7, 63.9, 79.5, 52.5 Purata adalah purata aritmetik: (68.4 + 65.7 + 63.9 + 79.5 + 52.5) / 5 = 66 Median adalah nilai yang sama pelbagai ekstrem. 79.5 - 52.5 = 27 27/2 = 13.5; 13.5 + 52.5 = 66 NOTA: Dalam set data ini adalah nilai yang sama dengan Mean, tetapi itu biasanya tidak berlaku. Mod adalah nilai yang paling umum dalam satu set. Tidak ada dalam set ini (tiada pendua). Ia biasanya dimasukkan sebagai ukuran statistik kecenderungan pusat. Pengalaman peribadi saya dengan statistik adalah bahawa walaupun
Apakah ukuran kecenderungan pusat yang responsif terhadap bilangan skor di bawah atau di atasnya tetapi tidak pada nilai yang tepat?
Median, kerana ia adalah titik pertengahan set data peringkat, maka ia perlu mempunyai jumlah titik yang sama di atas dan di bawahnya, tetapi tidak dipengaruhi oleh nilai mata tersebut.
Apakah ukuran kecenderungan pusat yang paling sensitif terhadap skor yang melampau?
The Median. Skor yang melampau akan menaikkan nilai ke satu sisi atau yang lain. Terdapat tiga langkah utama kecenderungan utama: min, median, dan mod. Median adalah nilai di tengah-tengah pengedaran data apabila data tersebut teratur dari yang terendah hingga nilai tertinggi. Ia adalah nisbah min kepada median yang paling biasa digunakan untuk mengenal pasti sebarang kecacatan dalam data. http://www.thoughtco.com/measures-of-central-tendency-3026706