統計急救箱─算術平均數

閱讀時間約 5 分鐘

  就算是沒有學過統計學的人,對於平均數這個名詞一定也不陌生。在台灣的基礎教育裡面,一定有學過平均數要怎麼計算,可以說是一個眾所周知的統計概念。不過關於平均數的一些小知識並不是人人都知道,因此這篇文章就來簡單介紹一下大家都學過的平均數有哪些特性。


平均數的類型

  一般大眾口中所稱的平均數,正式名稱是「算術平均數」,是一種最通用的平均數。然而根據情況的不同,計算平均數的方式會有一些變化,產生了平均數的家族。例如調和平均數、幾何平均數、移動平均數等等。

  不過在統計學當中最常使用的還是算術平均數,所以沒有特別說明的情況下,約定成俗都會認為「平均數」指的就是算術平均數,英文名詞為Mean。


平均數是拿來幹嘛的?

  平均數的功能就是拿來代表一群數字的。假設今天有五個分數,將這五個分數平均之後就可以只用一個分數來代表這整群數字。

平均數的功能是用來代表一群數字

平均數的功能是用來代表一群數字


算術平均數的計算方式

  算術平均數的計算方式很簡單,就是把一群數字全部加起來,然後除以該群數字的個數。

  趁著這個機會,就用這種簡單的計算來解釋一下看起來可怕的數學公式。現在我們要先假設有五個數字,分別代表著1、2、5、7、11。

這裡有五個數字

這裡有五個數字

要計算這五個數字,第一個步驟就是把他們全部加起來:1 + 2 + 5 + 7 + 11 = 26。第二個步驟則是把他們除以這群數字的個數,也就是除以5:26 / 5 = 5.2。於是這五個數字的平均數就是5.2了。

1、2、5、7、11的平均數是5.2

1、2、5、7、11的平均數是5.2

如果用正式的數學公式表達,以下是算術平均數的數學公式:

算術平均數的數學式

算術平均數的數學式

  接下來就把這個數學公式翻譯成白話文吧!

  首先是那個看起來像是逆時針轉了90度的M的符號,是一個希臘字母,念作Sigma。其數學意義是「連加」,也就是把一群數字加起來的意思。Sigma的右側由下往上寫著小小的1和n,意思是把一群數字從第1個到第n個通通加起來。所以整個符號的完整念法是:Sigma從1到n。

  Sigma右邊的x,就是這一群數字裡面的每個數字,依照x旁邊小小的i來決定是哪個數。X1是這群數字的第1個數,X2是第2個...Xi是第i個,而Xn就是第n個數字(如果你想知道怎麼決定哪個數字是第1個數,哪個是第2個...答案是隨你喜歡,反正最後就是要把全部的數字加起來)。

  那我們要怎麼確定i代表的數字範圍到底是多大呢?答案是要看Sigma右邊那兩個小數字。Sigma右邊下方的小數字,就是i的起始值,上面的小數字則是終止值。所以當我們說:Sigma從1到n的Xi,就表示有一群數字(以Xi來表示),我們要把這群數字中的第1個到第n個都加起來。

  因此平均數的公式也可以這樣寫(把Sigma拿掉的版本):

把Sigma拿掉後的平均數公式

把Sigma拿掉後的平均數公式

最後分母的部分,因為分子是n個數字相加,所以分母就除以n。這裡的n表示的就是這群數字總共有n個。在上面舉的例子中,n就是5。

  所以Sigma符號並不可怕,只要看到Sigma就知道它指的其實是要把一群數字通通加起來就是了。換個方式說,其實Sigma就是Excel裡面的SUM函數,就是把一個範圍之內的數字全部都加起來。


算術平均數的特性

  1. 平均數類似於一群數值的中心點

  那為什麼算術平均數可以拿來代表一群數字呢?這是因為算術平均數類似於這群數字的中心點。

往左的藍色線段總長度和往右的藍色線段總長度相等

往左的藍色線段總長度和往右的藍色線段總長度相等

​我們可以把一群數值分為「比平均數小」和「比平均數大」兩類(跟平均數一樣大的就不管它)。如同上圖中,1、2、5都比平均數 (5.2) 小,而7、11則比平均數還要大。而每一個數字,和平均數之間都會有一個距離,也就是圖中的藍色線段。

  當我們計算所有「比平均數小」的數值和平均數之間的距離總和(上圖中平均數左邊的藍色線段總長度),也就是4.2 + 3.2 + 0.2 = 7.6。然後計算所有「比平均數大」的數值和平均之間的距離總和(上圖中平均數右邊的藍色線段總長度),也就是1.8 + 5.8 = 7.6。會發現兩邊距離總和是一樣的。

  因此平均數就有點類似於天平的支點,兩邊的距離總和會相等,也因此可以代表整群數值(這個特性也使平均數比較不容易受到隨機誤差的影響,這個等到推論統計的範圍再討論)。


  1. 平均數容易受極端值影響

  雖然平均數可以代表一整群數字,但平均數有另一個重要特性,就是它很容易受到極端值的影響。

  所謂的極端值,就是當一群數值中有一些超級大或者超級小的數值的時候,平均數就很容易因此變大或者變小。

  在上面的例子中,試試看把11從一整群數值中刪去,會發現平均值從5.2變成3.75。可以發現只差一個數值,平均值就差了1.45。但如果我們把7刪除,平均數只會從5.2變成4.75。很顯然的,極端的數值對於平均數的影響比非極端的數值更大。

把11刪掉和把7刪掉,對平均數的影響是不一樣的

把11刪掉和把7刪掉,對平均數的影響是不一樣的

  這個特性也是為什麼在算薪資結構的時候不應該用平均數,因為平均薪資太容易被賺很多很多錢的人給拉高,如果用平均薪資來當作國民所得的代表數,會高估大多數國民的收入,導致在政策上做出錯誤的決策。

  容易受極端值影響的特性對於資料分析來說是非常重要的,這代表當資料集當中存在極端值的時候,要好好考慮該怎麼處理。常見的處理方式包括刪除、資料轉換或者使用其他統計方式,這個就等未來再說吧。



  平均數的介紹其實非常的基礎,我也曾經想過要不要跳過這個部分。不過基於平均數的公式很好解釋,未來難免還是會需要在文章當中使用數學公式,就還是趁機寫一下好了。

  關於平均數特性的介紹,大多數統計課本當中都有,我就不特別放reference上來了。


46會員
30內容數
大學念文組,碩士班的報告突然要用統計了怎麼辦?沒學過統計怎麼寫量化學位論文?跟著統計書操作都沒問題,但報表都不知道在講什麼,也不知道做的分析到底對不對?作者在應用統計的路上跌跌撞撞也差不多十年了,希望有些心得可以幫助到有這些困擾的你。
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!
統計急救箱的沙龍 的其他內容
搞不懂變數的類型,統計就註定要跑失敗的。 至少要知道名義、次序與等距變數,未來選擇統計分析時才會有正確的結果。
  在跑統計前的二三事─量化研究常見迷思 當中提到了一些量化研究的常見迷思,這篇想要簡單提一下跟統計有關的方法學子領域。   為什麼要提這個呢?因為有時候看起來像是統計的問題,其實在統計學裡面不一定能找到答案。如果不知道這類型的問題屬於哪個領域,就會連怎麼找資料都做不到。
  在回答過關於統計的問題裡面,有許多問題真正的癥結點其實不在統計能力上。所以就先從一些前情提要的觀念開始寫吧~   先搞懂統計才能做研究?量化與質化研究是什麼?顯著就是一切嗎?數學要很好才能學統計?這篇文章裡面都有討論。
最開始的想法其實只是想寫點筆記。 碩士畢業之後,隨著大數據的風潮而開始認真學起了統計學,過程中逐漸也弄懂了不少以前一知半解的事情。時常有著「當時要是有人告訴我這些就好了啊~」的感嘆,很怕自己沒寫下來就忘了,所以想記錄起來。
搞不懂變數的類型,統計就註定要跑失敗的。 至少要知道名義、次序與等距變數,未來選擇統計分析時才會有正確的結果。
  在跑統計前的二三事─量化研究常見迷思 當中提到了一些量化研究的常見迷思,這篇想要簡單提一下跟統計有關的方法學子領域。   為什麼要提這個呢?因為有時候看起來像是統計的問題,其實在統計學裡面不一定能找到答案。如果不知道這類型的問題屬於哪個領域,就會連怎麼找資料都做不到。
  在回答過關於統計的問題裡面,有許多問題真正的癥結點其實不在統計能力上。所以就先從一些前情提要的觀念開始寫吧~   先搞懂統計才能做研究?量化與質化研究是什麼?顯著就是一切嗎?數學要很好才能學統計?這篇文章裡面都有討論。
最開始的想法其實只是想寫點筆記。 碩士畢業之後,隨著大數據的風潮而開始認真學起了統計學,過程中逐漸也弄懂了不少以前一知半解的事情。時常有著「當時要是有人告訴我這些就好了啊~」的感嘆,很怕自己沒寫下來就忘了,所以想記錄起來。
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
美國總統大選只剩下三天, 我們觀察一整週民調與金融市場的變化(包含賭局), 到本週五下午3:00前為止, 誰是美國總統幾乎大概可以猜到60-70%的機率, 本篇文章就是以大選結局為主軸來討論近期甚至到未來四年美股可能的改變
Thumbnail
Faker昨天真的太扯了,中國主播王多多點評的話更是精妙,分享給各位 王多多的點評 「Faker是我們的處境,他是LPL永遠繞不開的一個人和話題,所以我們特別渴望在決賽跟他相遇,去直面我們的處境。 我們曾經稱他為最高的山,最長的河,以為山海就是盡頭,可是Faker用他28歲的年齡...
Thumbnail
檢查樣本數據是否符合常態分配,價格數據若是符合常態分配,則視為正常行情,反之則視為有突破訊號。常態分配檢定有數種方法,本文介紹的是w/s檢定,檢定統計量僅需計算樣本全距(w),還有標準差(s),然後求其比值,接者透過查表比較其上、下臨界值,查表值請參考下圖
Thumbnail
借用優勢比這個概念,觀察價格數據資料的多空變化,資料數據請參考下表一
Thumbnail
Kolmogorov-Smirnov 適合度檢定,該方法為檢定樣本次數分配與某一特定母群體分配間的差異是否達到顯著性(一般用來檢定常態分配或是其他類型的連續性分配)。檢定統計量邏輯、計算流程、查表值請參考下列敘述
Thumbnail
Durbin-Watson test,對模組的殘差項進行相關聯性檢定,常應用於迴歸分析以及需要限制殘差項要為獨立常態分配。不過我在應用上更關心價格資料是否有聚集在均線附近,若有則可以判定盤整盤,反之則有趨勢發生,相關統計檢定計算步驟詳列如下
Thumbnail
承續前篇內容,另外使用第二種隨機性檢定方式,來判斷價格是否處於盤整盤,假若為盤整盤,價格應集中在均線位置附近或是前後相鄰的數值差異很小,數據計算方法如下
Thumbnail
承續前篇,透過觀察統計檢定量的公式,隨機性的檢定是透過前、後期的資料乘積與均數差異的平方,取其比值大小最為判斷,現在透過更為高階的動差概念,來討論價格資料是否屬於盤整型態,其中以動差的視角來看,均數屬於一階動差、變異數屬於二階動差、偏態屬於三階動差、峰態屬於四階動差,相關公式詳列如下
Thumbnail
價格數據可透過隨機性檢定方式,以判斷行情是否在盤整盤狀態。假若行情為盤整盤,前後價格應該偏向漲跌互見的形式;反之若為趨勢盤,則前後價格應該偏向漲、漲、漲與跌、跌、跌的連續形式。 統計方法如下 : 假設有一系列的觀察值X(1)、X(2)、...、X(n),系列相關係數與統計檢定量定義如下
Thumbnail
假設你有一串時間數列資料,資料時間長度可以是Tick、分鐘K,也可以是日K的等級,請問有甚麼方法可以評估是否為盤整盤 ?
Thumbnail
課本   統計最大的特色就在於每一個章節所學習到的知識點異常連貫,講白話就是,你從第一章學到的東西將會一路陪著你用到最後,而且中途的每一個章節還會持續不斷的將新的知識點疊加上去,因此只有其中一個章節掉了鏈子,統計學要學好是不可能的事!
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
美國總統大選只剩下三天, 我們觀察一整週民調與金融市場的變化(包含賭局), 到本週五下午3:00前為止, 誰是美國總統幾乎大概可以猜到60-70%的機率, 本篇文章就是以大選結局為主軸來討論近期甚至到未來四年美股可能的改變
Thumbnail
Faker昨天真的太扯了,中國主播王多多點評的話更是精妙,分享給各位 王多多的點評 「Faker是我們的處境,他是LPL永遠繞不開的一個人和話題,所以我們特別渴望在決賽跟他相遇,去直面我們的處境。 我們曾經稱他為最高的山,最長的河,以為山海就是盡頭,可是Faker用他28歲的年齡...
Thumbnail
檢查樣本數據是否符合常態分配,價格數據若是符合常態分配,則視為正常行情,反之則視為有突破訊號。常態分配檢定有數種方法,本文介紹的是w/s檢定,檢定統計量僅需計算樣本全距(w),還有標準差(s),然後求其比值,接者透過查表比較其上、下臨界值,查表值請參考下圖
Thumbnail
借用優勢比這個概念,觀察價格數據資料的多空變化,資料數據請參考下表一
Thumbnail
Kolmogorov-Smirnov 適合度檢定,該方法為檢定樣本次數分配與某一特定母群體分配間的差異是否達到顯著性(一般用來檢定常態分配或是其他類型的連續性分配)。檢定統計量邏輯、計算流程、查表值請參考下列敘述
Thumbnail
Durbin-Watson test,對模組的殘差項進行相關聯性檢定,常應用於迴歸分析以及需要限制殘差項要為獨立常態分配。不過我在應用上更關心價格資料是否有聚集在均線附近,若有則可以判定盤整盤,反之則有趨勢發生,相關統計檢定計算步驟詳列如下
Thumbnail
承續前篇內容,另外使用第二種隨機性檢定方式,來判斷價格是否處於盤整盤,假若為盤整盤,價格應集中在均線位置附近或是前後相鄰的數值差異很小,數據計算方法如下
Thumbnail
承續前篇,透過觀察統計檢定量的公式,隨機性的檢定是透過前、後期的資料乘積與均數差異的平方,取其比值大小最為判斷,現在透過更為高階的動差概念,來討論價格資料是否屬於盤整型態,其中以動差的視角來看,均數屬於一階動差、變異數屬於二階動差、偏態屬於三階動差、峰態屬於四階動差,相關公式詳列如下
Thumbnail
價格數據可透過隨機性檢定方式,以判斷行情是否在盤整盤狀態。假若行情為盤整盤,前後價格應該偏向漲跌互見的形式;反之若為趨勢盤,則前後價格應該偏向漲、漲、漲與跌、跌、跌的連續形式。 統計方法如下 : 假設有一系列的觀察值X(1)、X(2)、...、X(n),系列相關係數與統計檢定量定義如下
Thumbnail
假設你有一串時間數列資料,資料時間長度可以是Tick、分鐘K,也可以是日K的等級,請問有甚麼方法可以評估是否為盤整盤 ?
Thumbnail
課本   統計最大的特色就在於每一個章節所學習到的知識點異常連貫,講白話就是,你從第一章學到的東西將會一路陪著你用到最後,而且中途的每一個章節還會持續不斷的將新的知識點疊加上去,因此只有其中一個章節掉了鏈子,統計學要學好是不可能的事!