Menjawab:
Lihat ke bawah:)
Penjelasan:
Rerata bukanlah pengukuran kecenderungan pusat yang baik karena memperhitungkan setiap titik data. Jika Anda memiliki outlier seperti dalam distribusi miring, maka outlier tersebut mempengaruhi mean satu outlier tunggal dapat menyeret mean ke bawah atau ke atas. Inilah sebabnya mengapa mean bukan ukuran yang baik dari kecenderungan sentral. Sebaliknya median digunakan sebagai ukuran kecenderungan sentral.
Mean adalah ukuran pusat yang paling sering digunakan, tetapi ada kalanya dianjurkan untuk menggunakan median untuk tampilan data dan analisis. Kapan mungkin lebih tepat menggunakan median daripada rata-rata?
Ketika ada beberapa nilai ekstrem di set data Anda. Contoh: Anda memiliki dataset 1000 case dengan nilai tidak terlalu jauh. Nilai rata-rata mereka adalah 100, seperti median mereka. Sekarang Anda mengganti hanya satu kasing dengan kasing yang memiliki nilai 100000 (hanya untuk menjadi ekstrim). Rata-rata akan meningkat secara dramatis (hingga hampir 200), sementara median tidak akan terpengaruh. Perhitungan: 1000 kasus, rata-rata = 100, jumlah nilai = 100000 Kehilangan satu 100, tambahkan 100000, jumlah nilai = 199900, rata-rata = 199,9 Median (= kasus 500 + 501) / 2 tetap sama.
Manakah dari berikut ini yang merupakan suara pasif yang benar dari 'Saya kenal baik'? a) Dia terkenal oleh saya. b) Ia terkenal bagi saya. c) Dia dikenal baik oleh saya. d) Ia dikenal baik oleh saya. e) Dia dikenal baik oleh saya. f) Ia dikenal baik oleh saya.
Tidak, ini bukan permutasi dan kombinasi matematika Anda. Banyak ahli tata bahasa mengatakan bahwa tata bahasa Inggris adalah 80% matematika tetapi 20% seni. Aku percaya. Tentu saja, ia memiliki bentuk yang sederhana juga. Tetapi kita harus mengingat dalam pikiran kita pengecualian hal-hal seperti PUT pengucapan dan TETAPI pengucapan TIDAK BUKAN SAMA! Meskipun ejaannya SAMA, itu pengecualian, sejauh ini saya tahu tidak ada ahli tata bahasa yang menjawab di sini, mengapa? Seperti ini dan itu, banyak orang memiliki cara yang berbeda. Dia sangat saya kenal, itu adalah konstruksi umum. well adalah kata keterangan, aturannya ad
Mengapa ukuran kecenderungan sentral penting untuk statistik deskriptif?
Karena dalam menggambarkan sekumpulan data, minat utama kita biasanya adalah nilai sentral dari distribusi. Dalam statistik deskriptif, kami menjelaskan karakteristik satu set data di tangan - kami tidak membuat kesimpulan pada populasi yang lebih besar dari mana data berasal (Itu statistik inferensial). Dengan demikian, pertanyaan utama kami biasanya 'di mana pusat distribusi'. Untuk menjawab pertanyaan itu, kami biasanya menggunakan mean, median atau mode, tergantung pada jenis data. Tiga ukuran tendensi sentral ini menunjukkan titik pusat di mana semua data dikumpulkan. Itulah mengapa ini adalah salah satu dari