औसत आयु की तुलना में मध्ययुगीन आयु एक बेहतर आँकड़ा क्यों है?

Question

• अगर आप वुल्फराम अल्फा को देखें

• या यह विकिपीडिया पृष्ठ मध्ययुगीन देशों की सूची है

स्पष्ट रूप से मध्ययुगीन युग की बात आती है तो यह पसंद का आँकड़ा है।

मैं खुद को यह नहीं समझा पा रहा हूं कि अंकगणित का मतलब एक खराब आंकड़ा क्यों होगा। ऐसा क्यों है?

_{मूल रूप से यहां पोस्ट किया गया क्योंकि मुझे नहीं पता था कि यह साइट मौजूद थी।}

Comments

ऐसा लगता है कि आप पहले से ही अन्य साइट पर एक उचित जवाब था?

— शेन

@ शेन: लेकिन शायद अलग-अलग साइटें अलग-अलग दृष्टिकोणों से अलग-अलग जवाब देने की क्षमता रखती हैं?

— whuber

Answer 1

आंकड़े मेरी राय में, इस सवाल का एक अच्छा जवाब नहीं देते हैं। उदाहरण के लिए मृत्यु दर अध्ययन में एक साधन प्रासंगिक हो सकता है, लेकिन उम्र को मापना इतना आसान नहीं है जितना आप सोच सकते हैं। वृद्ध लोग, अनपढ़ लोग, और तीसरी दुनिया के कुछ लोग उदाहरण के लिए, अपनी उम्र 5 या 10 के दौर तक बढ़ाते हैं।

माध्य इस तरह की त्रुटियों के प्रति अधिक प्रतिरोधी है। इसके अलावा, मध्ययुगीन उम्र आम तौर पर 20 - 40 होती है, लेकिन लोग 100 और अधिक तक रह सकते हैं (आधुनिक देशों की आबादी का एक बढ़ता और ध्यान देने योग्य अनुपात अब 100 से अधिक रहता है)। बहुत कम उम्र के लोगों की तुलना में ऐसी उम्र के लोगों का औसत से 1.5 से 4 गुना अधिक प्रभाव होता है। इस प्रकार, मंझला देश की आयु वितरण से संबंधित कुछ अधिक अप-टू-डेट आँकड़ा है और क्षुद्रता की तुलना में मृत्यु दर और जीवन प्रत्याशा से थोड़ा अधिक स्वतंत्र है।

अंत में, मध्ययुगीन हमें थोड़ी सी बेहतर तस्वीर देता है जो उम्र के वितरण की तरह ही दिखती है: जब आप 35 के एक माध्यिका को देखते हैं, उदाहरण के लिए, आप जानते हैं कि आधी आबादी 35 से अधिक है और आप जन्म दर के बारे में कुछ बातें जान सकते हैं, माता-पिता की उम्र, और इसी तरह; लेकिन अगर माध्य 35 है, तो आप उतना नहीं कह सकते, क्योंकि 35 वर्ष की आयु में एक बड़ी आबादी के उभार से प्रभावित हो सकता है, उदाहरण के लिए, या शायद एक पुराने युद्ध या महामारी के कारण कुछ आयु सीमा में जनसंख्या का अंतर।

इस प्रकार, जनसांख्यिकीय के लिए, सांख्यिकीय नहीं , कारणों से, एक मध्यस्थ लोगों की अपेक्षाकृत बड़ी आबादी के युगों को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए एक सर्वव्यापी मूल्य की भूमिका के अधिक योग्य प्रतीत होता है।

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मुझे लगता है कि आपका मतलब था "माध्य इस तरह की त्रुटियों के प्रति अधिक प्रतिरोधी है"। हालांकि मैं आपकी टिप्पणियों से सहमत हूं, और मेरा मानना ​​है कि अमेरिका की जनगणना आम तौर पर आधिकारिक कारणों (न केवल उम्र) के कई श्रेणियों के लिए मूल रूप से सभी समान कारणों के लिए रिपोर्ट करती है। आय शायद ऐसे बिंदुओं को चित्रित करने के लिए उम्र से बेहतर उदाहरण है।

— एंडी डब्लू।

आपने एक तथ्य को प्रतिस्थापित किया है - माध्य के लिए वरीयता के बारे में मूल्य विवरण के लिए आउटलेयर / तिरछा वितरण के लिए संवेदनशील संवेदनशील है। वास्तव में, आपने तर्क दिया है कि माध्य को पसंद नहीं किया जाना चाहिए क्योंकि यह माध्यिका नहीं है (बहुत कुछ कहने वालों को केवल सममित वितरण पर माध्य का उपयोग करना चाहिए, जब कि माध्य और माध्य समान होता है)।

— एलेक्सिस

@ ऐलेक्सिस मैं आपकी आलोचना का पालन नहीं करता। क्या आप विस्तृत कर सकते हैं? आखिरकार, यह उत्तर "एक तथ्य" से कहीं अधिक प्रदान करता है: इसमें उनके कुछ निहितार्थ हैं, साथ ही उनके निहितार्थों का विश्लेषण भी है। और विशेष रूप से आप किस "मूल्य कथन" का उल्लेख करते हैं?

— whuber

मेरी चिंता यह है कि माध्य और माध्यिका की तथ्यात्मक विशेषताएं (जैसे कि पूर्व आउटलेर्स के प्रति संवेदनशील है, अर्थात "इस तरह की उम्र के लोगों पर औसत से 1.5 से 4 गुना अधिक प्रभाव पड़ता है, क्योंकि वे बहुत युवा लोगों की तुलना में मंझले होते हैं।" उनके मूल्य के बारे में मूल्यों में अनुवादित हो जाते हैं , "मंझला हमें एक बेहतर तस्वीर देता है जो आयु वितरण खुद की तरह दिखता है"। पूर्व एक तथ्य है, बाद में उस तथ्य का एक मूल्यांकन है। मेरी चिंता दोनों के बीच स्विच को लेकर है। अधिक: आंकड़े.स्टैकएक्सचेंज.com

— एलेक्सिस

@ एलेक्सिस कृपया ध्यान रखें कि यह प्रश्न सामान्य रूप से माध्य या माध्यिका के उपयोग के बारे में नहीं है, बल्कि आयु वितरण के आकलन में उनकी उपयोगिताओं में है । कृपया ध्यान दें कि बहुत शुरुआत में मेरा जवाब स्वीकार करता है कि कोई रामबाण नहीं है: इसका मतलब विशिष्ट उद्देश्यों के लिए उपयोगी और प्रासंगिक है। मुझे नहीं लगता कि मैंने ऐसा पाप किया है जिस पर आप मुझ पर आरोप लगाते हैं, जो कि "बेहतर" का अस्पष्ट अनुप्रयोग है: मैंने ध्यान से इस संदर्भ में माध्य और माध्य कैसे अलग है , यह निर्धारित किया है । यह मुझे ऐसा लगता है जैसे आपके पास मध्ययुगीन बनाम माध्यमों के बारे में बताने के लिए एक मुद्दा है , लेकिन यह ऐसा करने का स्थान नहीं है।

— whuber

Answer 2

जॉन ने आपको बहन साइट पर एक अच्छा जवाब दिया।

एक पहलू जिसका उन्होंने स्पष्ट रूप से उल्लेख नहीं किया है वह है मजबूती: मध्य स्थान के माप के रूप में मध्य माध्य की तुलना में बेहतर होता है क्योंकि इसका उच्च विराम बिंदु (50%) होता है, जबकि इसका मतलब बहुत कम होता है (विवरण के लिए विकिपीडिया देखें )।

सहज रूप से, इसका मतलब है कि व्यक्तिगत बुरी टिप्पणियों के माध्यिका को तिरछा नहीं करते हैं जबकि वे इस मतलब के लिए करते हैं।

Comments

ब्रेकडाउन पूरी आबादी के वर्णनात्मक आंकड़े के लिए कोई समस्या नहीं है।

— whuber

Answer 3

यहाँ मेरा जवाब पहली बार math.stackexchange पर पोस्ट किया गया है:

जब वे कहते हैं कि माध्य वास्तव में बहुत से लोगों के दिमाग में है। मध्यिका की व्याख्या करना आसान है: आधी आबादी इस उम्र से ऊपर है और आधी नीचे हैं। मीन थोड़ा और सूक्ष्म है।

लोग समरूपता की तलाश करते हैं और कभी-कभी समरूपता को थोपते हैं जब यह नहीं होता है। जनसंख्या में आयु वितरण सममित से दूर है, इसलिए इसका मतलब भ्रामक हो सकता है। आयु वितरण एक पिरामिड की तरह कुछ हैं। बहुत सारे बच्चे, बहुत से बुजुर्ग नहीं। (या कम से कम यह है कि यह एक तरह से स्थिर स्थिति में है। अमेरिका में, WWII के बाद के बच्चे बूम पीढ़ी ने इस वितरण को उम्र के रूप में विकृत कर दिया है। कुछ लोगों ने इसे "पिरामिड का वर्ग" कहा है क्योंकि बूमर्स ने बनाया है। पिरामिड का शीर्ष अतीत की तुलना में व्यापक है।)

एक विषम वितरण के साथ, माध्यिका की रिपोर्ट करना बेहतर हो सकता है क्योंकि यह एक सममित सांख्यिकीय है। नमूना वितरण न होने पर भी माध्य सममित होता है।

Comments

किस अर्थ में माध्यिका एक "सममित" आँकड़ा है? यह निश्चित रूप से ऐसा नहीं है कि वितरण उनके मध्यस्थों के बारे में सममित रूप से वितरित किए जाते हैं (न ही उनके साधनों के बारे में)। यदि आपका मतलब केवल यह है कि आपने एक अन्य टिप्पणी में क्या लिखा है कि "माध्य जनसंख्या को आधी में विभाजित करता है " (जो कि माध्य को परिभाषित करता है), तो आपका तर्क परिपत्र लगता है: मंझला अच्छा है क्योंकि माध्यिका माध्यिका है!

— whuber

Answer 4

एक कुल्हाड़ी एक कुल्हाड़ी से बेहतर क्यों है?

यह आपके प्रश्न के समान है। वे सिर्फ मतलब रखते हैं और अलग-अलग काम करते हैं। यदि कोई मध्यस्थों के बारे में बात कर रहा है तो वे जिस कहानी को व्यक्त करने की कोशिश कर रहे हैं, वह जिस मॉडल को डेटा पर लागू करने की कोशिश कर रहा है, वह एक से बढ़कर एक है।

Answer 5

एक ठोस उदाहरण के लिए, कांगो (डीआरसी) और जापान के लिए औसत आयु पर विचार करें। एक गृहयुद्ध से तबाह हो गया है, दूसरा अच्छी तरह से विकसित हो रहा है। सेब की तुलना में सेब के लिए इसका मतलब बहुत दिलचस्प नहीं है। दूसरी ओर, माध्य केंद्रीय प्रवृत्ति की माप के रूप में सूचनात्मक हो सकता है क्योंकि परिभाषा के अनुसार हम ऊपर आधा, नीचे आधा है। जनसंख्या पिरामिड पर विकिपीडिया लेख ज्ञानवर्धक हो सकता है (युवा उभार पर वर्गों को देखें, उम्र बढ़ने की आबादी)।

Answer 6

संयुक्त राज्य अमेरिका में सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा रिपोजिटरी, जानबूझकर अंधाधुंध और व्यक्तिगत गोपनीयता कारणों के लिए डेटा के मास्किंग के बारे में HIPAA नियमों के प्रभाव के कारण पांच साल के वेतन वृद्धि के एक वार्षिक प्रारूप में AGE की ओर बढ़ रहे हैं।

इस चुनौती को देखते हुए कि अतीत में (HIPAA से पहले) जन्म के समय और मृत्यु की तारीख के अंतर के आधार पर माप डेटा तत्व का एक काफी बड़ा स्तर था, हमें AGE को एक पैमाना चर के रूप में पुनर्विचार करने की आवश्यकता हो सकती है जो कि हो सकता है माप के क्रमिक स्तर के रूप में गैर-पैरामीट्रिक फैशन में एजीई का वर्णन करने वाले मॉडल के पक्ष में, सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा सेटों में सभी पर पैरामीट्रिक रूप से वर्णित है। मुझे पता है कि यह बायोमेडिकल सूचना विज्ञान समुदाय के भीतर कई गुटों के लिए "शीर्ष पर" लग सकता है, लेकिन इस विचार में "व्याख्या" के संदर्भ में कुछ योग्यता हो सकती है जैसा कि ऊपर टिप्पणियों में वर्णित है।

गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण के लिए उपलब्ध सभी विश्लेषणात्मक शक्ति के बारे में क्या? हां, यह सच है कि हममें से हर कोई लगभग सार्वभौमिक रूप से GLM (सामान्य रैखिक मॉडल) तकनीकों को एक चर में लागू करने का प्रयास करेगा जो खुद को उन वितरणों में प्रस्तुत करता है जो एजीई करता है।

उसी समय उस वितरण के आकार और कैसे उस आकार को बहु-आयामी सेंट्रोइड्स पर कई आयाम बातचीत प्रभाव द्वारा निर्धारित किया जा रहा है और वितरण में मौजूद उप-समूह सेंट्रोइड्स को ध्यान में रखा जाना चाहिए। बहुत जटिल डेटा सेट के साथ क्या करना है?

जब एक डेटा तत्व "मॉडल की मान्यताओं" को पूरा करने में विफल रहता है, तो हम उत्तरोत्तर स्कैन करते हैं (मैंने कहा, नीचे, हम नीचे नहीं हैं; हमें विधि के समान अवसर नियोक्ता होने चाहिए, प्रत्येक उपकरण कारखाने से आता है, जहां फ़ंक्शन फ़ंक्शन नियमों का पालन करता है) सूची अन्य संभावित मॉडलों के लिए यह पता लगाने के लिए कि मान्यताओं के परीक्षण "विफल नहीं होते हैं"।

सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा सेट में वर्तमान प्रारूप में, हमें वास्तव में पांच साल की वेतन वृद्धि (5YI) में AGE को संभालने के लिए अधिक मानक मॉडल के साथ आने की आवश्यकता है। AGE के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मेरा वोट (नया 5YI प्रारूप दिया गया) हिस्टोग्राम और बॉक्स और व्हिस्की प्लॉट का उपयोग करना है। जी हां, इसका मतलब है मंझला। (मजाक नहीं!)

कभी-कभी एक तस्वीर वास्तव में एक हजार शब्दों के लायक होती है, और एक सार एक हजार शब्दों का सारांश होता है। बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट वितरण के "आकार" को लगभग एक प्रतिष्ठित स्तर पर हिस्टोग्राम के सार्थक प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व के रूप में दर्शाता है। "साइड बाय साइड" बॉक्स और व्हिस्कीर प्लॉट दिखाते हुए पांच साल की उम्र वृद्धि के वितरण की तुलना करें, जहां व्यक्ति तुरंत 25 वीं एनटीलीस के 75 वें से 50 वें (मध्य) के पैटर्न की तुलना कर सकता है, एजीई की तुलना करने के लिए एक सुरुचिपूर्ण "सार्वभौमिक मानक" बना देगा। दुनिया। उन लोगों के लिए जो सारणीबद्ध प्रदर्शन के शाब्दिक यांत्रिकी के माध्यम से डेटा प्रतिनिधित्व के रोमांच का आनंद लेना जारी रखते हैं, "स्पार्कलाइन" में एनिमेटेड विज़ुअल ग्राफिक्स तत्व के रूप में "स्टेम एंड लीफ" आरेख भी सेवा का हो सकता है।

AGE उम्र का आ गया है। इसे अब और अधिक शक्तिशाली कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम के साथ तलाशने की आवश्यकता है जो अब उपलब्ध हैं।

Comments

यह एक अच्छी तरह से लिखा गया पोस्ट है, लेकिन यह मूल प्रश्न से कोई संबंध नहीं रखता है।

— एंडी डब्ल्यू

मुझे लगता है कि यह अप्रत्यक्ष रूप से लेकिन उचित रूप से प्रश्न के स्पष्ट इरादे को संबोधित करता है, @Andy। गलती, यदि कोई हो, तो स्वयं ही प्रश्न में निहित है, जो अस्पष्ट है क्योंकि यह उस अर्थ को निर्दिष्ट नहीं करता है जिसमें एक माध्यिका की तुलना में एक मतलब "बदतर" हो सकता है। इसलिए एक अच्छे उत्तर को इसका पता लगाना है और एक एकल सांख्यिकीय के साथ एक आयु वितरण को संक्षेप में प्रस्तुत करने के उद्देश्य पर विचार करना है। यहाँ, यह स्वाभाविक रूप से इस बात की चर्चा करता है कि आयु के वितरण की तुलना करने के लिए "आयु" का क्या मतलब है और उचित रूप से कैसे हो सकता है।

— whuber

Answer 7

मुझे नहीं लगता कि उम्र के वितरण के लिए औसत से अधिक माध्य चुनने का एक अच्छा वर्णनात्मक कारण है। रिपोर्ट किए गए डेटा की तुलना करते समय व्यावहारिकता में से एक है।

कई देशों ने 5 साल की उम्र के अंतराल में अपनी आबादी की रिपोर्ट टॉप बैंड ओपन-एंड के साथ की। यह कुछ कठिनाइयों का कारण बनता है अंतराल से मतलब, विशेष रूप से सबसे कम अंतराल (शिशु मृत्यु दर से प्रभावित) के लिए, शीर्ष "अंतराल" (80+ "अंतराल" का मतलब क्या है?) और निकटवर्ती शीर्ष अंतराल? प्रत्येक अंतराल का मतलब आमतौर पर मध्य से कम होता है)।

मंझला अंतराल के भीतर प्रक्षेप करके मंझले का अनुमान लगाना कहीं ज्यादा आसान है, अक्सर उस अंतराल में एक फ्लैट या ट्रेपेज़ियम आयु वितरण मानकर अनुमानित किया जाता है (कई देशों में मृत्यु दर औसतन आयु के आसपास अपेक्षाकृत कम है, जिससे यह अधिक उचित अनुमान है) युवा या बूढ़े के लिए है)।

Answer 8

एक उपयोगी उत्तर देने के लिए मूल प्रश्न की आवश्यकता होती है। दूसरे शब्दों में, "आप विभिन्न देशों के आयु वितरण की तुलना में कुछ प्रकार के सारांश सांख्यिकीय क्यों चाहते हैं?" कुछ सवालों के लिए मंझला सबसे उपयोगी हो सकता है। मतलब दूसरों के लिए सबसे उपयोगी हो सकता है। और शायद ऐसे प्रश्न हैं जहां "प्रतिशत ऊपर (या नीचे) कुछ विशेष उम्र" सबसे उपयोगी सांख्यिकीय होगा।

Answer 9

आपको यहां अच्छे उत्तर मिल रहे हैं, लेकिन मुझे सिर्फ अपने 2 सेंट जोड़ने चाहिए। मैं फार्माकोमेट्रिक्स में काम करता हूं, जो ब्लड वॉल्यूम, एलिमिनेशन रेट, ड्रग इफेक्ट का बेस लेवल, अधिकतम ड्रग इफेक्ट और इस तरह के मापदंडों जैसी चीजों से संबंधित है।

हम उन चरों के बीच भेद करते हैं जो किसी भी मान या माइनस पर ले जा सकते हैं, वे मान जो केवल सकारात्मक हो सकते हैं। एक चर का उदाहरण जो किसी भी मूल्य, प्लस या माइनस पर ले सकता है, वह दवा प्रभाव होगा, जो सकारात्मक, शून्य या नकारात्मक हो सकता है। एक चर का उदाहरण जो केवल वास्तविक रूप से सकारात्मक हो सकता है रक्त की मात्रा या दवा उन्मूलन दर है।

हम वितरण के साथ इन चीजों को मॉडल करते हैं जो आम तौर पर या तो सामान्य या लॉगऑनॉर्मल होते हैं, किसी भी मूल्यवान लोगों के लिए सामान्य होते हैं, और केवल-सकारात्मक लोगों के लिए लॉगऑनॉर्मल होते हैं। लॉगऑनॉर्मल नंबर वह संख्या है जिसे ई सामान्य रूप से वितरित संख्या की शक्ति के लिए लिया जाता है, और यही कारण है कि यह केवल सकारात्मक हो सकता है।

सामान्य रूप से वितरित चर के लिए, माध्यिका, माध्य और मोड एक ही संख्या है, इसलिए यह कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किसका उपयोग करते हैं। हालांकि, एक तार्किक रूप से वितरित चर के लिए, माध्यिका और मोड दोनों की तुलना में माध्य बड़ा है, इसलिए यह वास्तव में बहुत उपयोगी नहीं है। वास्तव में, माध्यिका वह है जहाँ अंतर्निहित सामान्य का मतलब होता है, इसलिए यह अधिक आकर्षक उपाय है।

चूंकि उम्र (संभवतः) कभी भी नकारात्मक नहीं हो सकती है, एक सामान्य वितरण संभवतः सामान्य से बेहतर वर्णन है, इसलिए मध्यिका (अंतर्निहित सामान्य के लिए ई) अधिक उपयोगी है।

Comments

उम्र का वितरण निश्चित रूप से सामान्य नहीं है।

— रोब हंडमैन

मुझे नहीं लगता कि आप अनुमान लगा सकते हैं कि लॉग-इन सामान्य रूप से केवल इस तथ्य से वितरित किया जाता है कि यह हमेशा सकारात्मक होता है। गामा और वीबुल वितरण भी हमेशा सकारात्मक होते हैं, इसलिए उन लोगों को क्यों नहीं चुना जाता है?

— निको

@Rob: @ nico: मुझे यकीन है कि आप सही हैं। यह उदाहरण का एक गरीब विकल्प था। आमतौर पर हम फार्माकोमेट्रिक पैरामीटर्स जैसे वॉल्यूम और क्लीयरेंस को मॉडल करते हैं।

— माइक डनलैवी

Answer 10

मुझे सिखाया गया है कि माध्यिका का उपयोग सीमा के साथ और मानक विचलन के साथ किया जाना चाहिए। जब हम उम्र के बारे में बात करते हैं, मुझे लगता है कि प्रसार को व्यक्त करने के लिए सीमा अधिक प्रासंगिक तरीका है, और अधिकांश के लिए समझना आसान है। उदाहरण के लिए, एक अध्ययन की आबादी में, औसत आयु 53 (एसडी 5.4) या औसत आयु 48 (सीमा 23-77) थी। उस कारण से, मैं माध्य के बजाय माध्यिका का उपयोग करना पसंद करूंगा। लेकिन मुझे यहां बहुत दिलचस्पी होगी कि एक सांख्यिकीविद् या सांख्यिकी समर्थक रेंज के साथ माध्य का उपयोग करने के बारे में क्या कहेंगे? मुझे वैज्ञानिक कागजों में यह बहुत कम दिखाई देता है।

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सीवी, सुसैन में आपका स्वागत है। यदि आपने उत्तर प्राप्त करने के प्रयास में इसे पोस्ट किया है, तो कृपया इसे हटा दें और इसे एक नए प्रश्न के रूप में पुनः पोस्ट करें। इस साइट का उपयोग करने के बारे में मार्गदर्शन हमारे सहायता केंद्र में उपलब्ध है ।

— whuber

Answer 11

Math.stackexchange पर जॉन के उत्तर को निम्नलिखित के रूप में देखा जा सकता है:

जब आपके पास तिरछा वितरण होता है तो माध्य माध्य की तुलना में एक बेहतर सारांश आँकड़ा हो सकता है।

ध्यान दें कि जब वह कहता है कि वयस्कों की तुलना में अधिक शिशु हैं, तो वह अनिवार्य रूप से सुझाव दे रहा है कि आयु वितरण एक तिरछा वितरण है।

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दरअसल मुझे लगता है कि आजकल बहुत सारे देशों में तिरछा सीनियर्स की ओर अधिक है, न कि टाट में।

— JM

शायद, यह दूसरी तरह से तिरछा है, लेकिन सामान्य बिंदु खड़ा है। तिरछे वितरण के लिए माध्य माध्य की तुलना में अधिक समझ में आता है।

मैंने सिर्फ उस बिंदु पर जोर देने के लिए math.stackexchange पर अपना उत्तर अपडेट किया। लोग समरूपता की तलाश करते हैं और गलत तरीके से समरूपता लागू कर सकते हैं जब यह नहीं होता है। जब आप माध्यिका की रिपोर्ट करते हैं, तो आप एक उत्तर देते हैं जो सममित होता है - माध्य जनसंख्या को आधे में विभाजित करता है - भले ही वितरण सममित न हो।

— जॉन डी। कुक

यह उत्तर हमेशा मुझे कुछ हद तक फुर्तीला लगता है: जब वितरण तिरछा नहीं होता है (अर्थात वे सममित होते हैं) , तो माध्यिका के बराबर होता है, इसलिए यह कहना कि माध्य "बेहतर" है जब वितरण तिरछा होता है, तो यह कहने का एक पिछला तरीका है "केवल उपयोग करें" मध्यस्थ।"

— एलेक्सिस

Answer 12

मुझे उम्मीद है कि औसत आयु आपके डेटा सेट में बाहरी लोगों से प्रभावित होगी जबकि यह औसत आयु के लिए नहीं है। आइए हम एक डेटा सेट टीका लगाए गए रोगियों का उदाहरण लेते हैं: 1,2,3,4,4,5,6,6,6,78 वर्ष का मतलब यह होगा: 11.5 और इन रोगियों की औसत आयु 4.5 है। इस औसत आयु को बाहरी 78 से प्रभावित किया गया है। तिरछे वितरण के डेटा सेट से निपटने के दौरान माध्य सबसे अच्छा है।

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User28 पर मेरी प्रतिक्रिया देखें।

— एलेक्सिस

Answer 13

निश्चित रूप से जनसांख्यिकीय विश्लेषण के मामले में, मुझे लगता है कि माध्य और माध्य दोनों मूल्यवान होंगे, विशेष रूप से एक दूसरे के साथ संयोजन में, यदि आप आउटलेर या विकास के क्षेत्रों की तलाश कर रहे हैं जो अकेले माध्य द्वारा भ्रमित किया जा सकता है। बड़े सेवानिवृत्ति समुदाय वाले समुदायों में या जन्म दर विस्फोट वाले क्षेत्र में, मंझला अकेला आपको पूरी तस्वीर नहीं दे सकता है, और यह वह जगह है जहां तुलना में, मतलब बहुत उपयोगी हो सकता है।