Các đại lượng đo xu hướng trung tâm

Suy luận, ước tính và ra quyết định từ dữ liệu

Trước khi lập mô hình cho dữ liệu, bạn phải tóm tắt nó một cách trung thực. Bản tóm tắt cơ bản nhất là một con số duy nhất trả lời câu hỏi "dữ liệu tập trung ở đâu?". Có ba câu trả lời kinh điển, và chúng không phải lúc nào cũng trùng khớp — đó chính là lý do bạn cần biết cả ba.

Trung bình là điểm cân bằng: cộng tất cả các giá trị rồi chia cho số lượng. Trung vị là giá trị ở giữa sau khi bạn đã sắp xếp dữ liệu. Mốt đơn giản là giá trị xuất hiện nhiều nhất.

Hãy hình dung giá chào bán trên một con phố ngắn, tính bằng hàng trăm nghìn: 3, 4, 4, 5, 30. Bốn ngôi nhà bình thường và một biệt thự ven sông. Giá trung bình là 46/5 = 9.2, nhưng không một ngôi nhà bình thường nào có giá gần mức đó. Giá trị trung bình, giá trị ở giữa sau khi được sắp xếp, chỉ là 4 và báo cáo trung thực về ngôi nhà điển hình, bởi vì biệt thự đơn độc không thể kéo quá xa giữa danh sách.

Vị trí của nó trong MLMỗi thước đo mất mát bạn báo cáo đều là một thước đo xu hướng trung tâm của tập kiểm tra. "Sai số bình phương trung bình" lấy trung bình của các sai số bình phương; vì trung bình rất nhạy cảm nên một vài dự đoán thảm họa sẽ lấn át nó. Hãy báo cáo thêm cả sai số trung vị khi bạn nghi ngờ có đuôi nặng. Nó cho bạn biết một ví dụ điển hình đã trải qua điều gì, chứ không phải vài trường hợp tệ nhất đã…
▶ Các đại lượng đo xu hướng trung tâm
← Định lý giới hạn trung tâmCác đại lượng đo độ phân tán →