মিন বনাম মিডিয়ান | পরিসংখ্যানগুলিতে পদ্ধতিগুলির মধ্যে পার্থক্য
গড় এবং মিডিয়ান মধ্যে পার্থক্য
গড় এবং মিডিয়ান গণিতে দুটি ব্যবহৃত শব্দ, গড়টি প্রদত্ত সংখ্যার গড় গড়ের মতো এবং এটি সংখ্যাগুলির যোগফলকে সংখ্যার সাথে ভাগ করে দেয় যা আমাদের গড় দেয় যখন অন্যদিকে মিডিয়ান পুরো ডেটা সেট থেকে মধ্যম সংখ্যাটি প্রদান করে এবং যদি ডেটা সেটটি এমনকি হয় তবে মিডিয়ান দুটি মাঝারি সংখ্যা যুক্ত করে এবং আমাদের মাঝারি দিয়ে 2 দিয়ে ভাগ করে।
এগুলি কেন্দ্রীয় প্রবণতার পরিমাপ এবং প্রায়শই বড় ডেটা সেটগুলির পরিমাপে ব্যবহৃত হয় যেখানে বিশ্লেষণ আঁকতে হবে এবং ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। গড়, মাঝারি এবং মোড গড়ের তিনটি পদক্ষেপ যা দেখায় যে ছড়িয়ে ছিটিয়ে তথ্যটি গড় থেকে বা গড় হয়। এই পদ্ধতিগুলি পরিসংখ্যানগুলিতে বিস্তৃতভাবে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ডেটার গড় মান তিনটির মধ্যে সর্বাধিক বহুল ব্যবহৃত পদ্ধতি।
মানে কি?
গড় হ'ল একটি অ্যারেতে পর্যবেক্ষণের সংখ্যার একটি সাধারণ যোগফল যা পর্যবেক্ষণের সংখ্যা দ্বারা বিভক্ত। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা 5 জন লোকের সমন্বয়ে একটি গ্রুপের গড় উচ্চতা বা গড় উচ্চতা সম্পর্কে কথা বলি। গড় উচ্চতা গণনা করা হবে 5 জন ব্যক্তির সংখ্যার দ্বারা ভাগ করে উচ্চতার সংখ্যার অর্থ 5।
সূত্র
গড় সূত্র = (সমস্ত পর্যবেক্ষণের / পর্যবেক্ষণের সংখ্যার যোগফল)
মিডিয়ান কি?
অন্যদিকে মিডিয়ান হ'ল ডেটা অ্যারের সেটের মধ্যবর্তী নম্বর যা ডেটার উচ্চতর সেটটিকে নিম্ন থেকে পৃথক করে। ডেটার মধ্যম গণনা করতে প্রথমে ডেটাটিকে আরোহণের ক্রমে সাজানো দরকার। যখন ডেটা সেটটিতে কার্ডিনালিটি থাকে তখন ডেটা সেটের মধ্যবর্তী দুটি সংখ্যার গড় নেওয়া উচিত। যাইহোক, এই দুটি পদ্ধতি প্রায়শই পরস্পরের পরিবর্তে ব্যবহৃত হয়।
সূত্র
মিডিয়ান সূত্র = (এন + 1) / 2যখন n একটি বিজোড় সংখ্যা
মিডিয়ান = [(n / 2) + {(n / 2) +1}] / 2যখন এন একটি সমান সংখ্যা হয়
গড় বনাম মেডিয়ান ইনফোগ্রাফিক্স
গড় বনাম মধ্যমাধ্যমের মধ্যে শীর্ষস্থানীয় পার্থক্যগুলি দেখি।
গড় বনাম মধ্যক্যের মূল পার্থক্য
- গড়টি ব্যবহার করা এবং প্রয়োগ করা সহজ এবং যে কোনও ডেটা অ্যারে সেটটিতে এমনকি বা বিজোড় তা প্রয়োগ করা যেতে পারে। অন্যদিকে মিডিয়ান ব্যবহার করার জন্য কিছুটা জটিল এবং ডেটা সেটটিকে গণনার আগে প্রথমে আরোহী বা অবতরণে সাজানো দরকার।
- গড়টি সাধারণত বিতরণের জন্য ব্যবহৃত হয় যেখানে মিডিয়েনটি স্কিউড ডিস্ট্রিবিউশন ডেটা সেটের জন্য ব্যবহৃত হয়।
- গড়টি সহজ তবে এটি শক্ত হয়ে ওঠে না এটি বিতরণে বহিরাগতদের থাকতে পারে এবং কখনও কখনও ব্যবহারকারীকে ব্যাখ্যার জন্য সঠিক ফলাফল দিতে পারে না। অন্যদিকে, মধ্যযুগীয় পদ্ধতিটি দৃust় এবং এটি নির্ধারিত তারিখের কেন্দ্রীয় প্রবণতা অর্জনের জন্য স্কিউড বিতরণে ব্যবহৃত হওয়ার জন্য ব্যবহারের পক্ষে আরও উপযুক্ত এবং ব্যবহারকারীকে গড়ের তুলনায় অনেক সঠিক ফলাফল দেবে
- অর্থের একটি মাত্র সূত্র তা হ'ল পর্যবেক্ষণের সংখ্যা দ্বারা বিভক্ত সমস্ত পর্যবেক্ষণের যোগফল। যেখানে মিডিয়ানের দুটি সূত্র রয়েছে তার মধ্যে একটি বিজোড় যেখানে ডেটাসেট থেকে মধ্যম সংখ্যাগুলি মধ্যক হয়ে যায়। তবে যখন আমাদের কাছে এমনকি ডেটা সেট থাকে তখন দুটি মানের মাঝখানে বাছাই হয় এবং 2 দ্বারা বিভক্ত হয় যা আমাদের এমনকি ডেটা সেটটির মধ্যবর্তী দেয়।
গড় বনাম মেডিয়ান তুলনামূলক সারণী
| গড় | মধ্যমা | |
| মিডিয়াকে ডেটা অ্যারেতে সমস্ত মান যোগ করে গণনা করা হয় যা পর্যবেক্ষণের সংখ্যা দ্বারা বিভক্ত করা হয় | মিডিয়ান হ'ল ডেটা সেটের সঠিক মধ্যম মান। এটি আরোহী ক্রমে ডেটা সেটটি সাজিয়ে এবং তারপরে ডেটা সেট থেকে মধ্যম মানটি খুঁজে বাছাই করে গণনা করা যেতে পারে | |
| গড়ের একটি সহজে গণনার কারণে এটি শিল্পে বেশি ব্যবহৃত হয় এবং এটি আমাদের দ্রুত সংখ্যা দেয় | এটি শিল্পে প্রায়শই ব্যবহৃত হয় না তবে এটি অর্থের চেয়ে আরও পরিপূর্ণ এবং নির্ভুল যা সংখ্যার কেবল একটি সাধারণ যোগফল | |
| এটি সাধারণত স্কিউ ডেটা সেট অর্থাৎ সাধারণ বিতরণের জন্য ব্যবহৃত হয় | বিশেষ করে ডেটাতে ডেটাতে উল্লেখযোগ্য স্কিউনেস বা ডেটা যখন দীর্ঘ লেজ থাকে তখন তা বর্ণনা করা সহজ। এটি বহুলভাবে ব্যবহৃত হয় যেখানে আউটলাইনাররা সেখানে ডেটাতে উল্লেখযোগ্য ওজন বহন করে যার অর্থ গণনার কোনও ভাল পদ্ধতি নয় | |
| কেন্দ্রীয় প্রবণতা অর্জনের জন্য গণনার পক্ষে এটি একটি শক্ত সরঞ্জাম নয় | এটি ডেটাতে ওজন নির্ধারণ করে যে এটি সাধারণত লেজগুলিতে উচ্চতর ওজন | |
| এটি বহিরাগতদের কাছে খুব সংবেদনশীল | এটি বহিরাগতদের দ্বারা খুব কম প্রভাবিত হয় | |
| এটি ব্যবহার করা সহজ | এটি প্রকৃতির ক্ষেত্রে জটিল | |
| শ্রেণিবদ্ধ ডেটার জন্য এটি গণনা করা যায় না, কারণ মানগুলি সংক্ষিপ্ত করা যায় না | এটি শ্রেণিবদ্ধ নামমাত্র ডেটার জন্য চিহ্নিত করা যায় না কারণ এটি যুক্তিযুক্তভাবে অর্ডার করা যায় না। |
উপসংহার
গড় এবং মিডিয়ান ছাড়াও আরও একটি পদ্ধতি রয়েছে যা প্রায়শই কেন্দ্রীয় প্রবণতা পরিমাপের জন্য ব্যবহৃত হয় যা মোড। একটি মোড এমন একটি মান যা প্রায়শই ডেটা সেটে ঘটে থাকে, মোডের গড় এবং মাঝারি চেয়ে একটি সুবিধা থাকে যে এটি সংখ্যাসূচক এবং শ্রেণিবদ্ধ ডেটা সেট উভয়ের জন্যই পাওয়া যায়।
গড়ের চেয়ে ভাল ফলাফল এবং বিশ্লেষণের শ্রেষ্ঠত্বের মোড এবং মিডিয়ানের অস্তিত্ব থাকা সত্ত্বেও, গড়টি এখনও কেন্দ্রীয় প্রবণতার সর্বাধিক উপযুক্ত পরিমাপ, বিশেষত যদি ডেটা সেটটি একটি সাধারণ বিতরণ এবং ডেটা সাধারণত স্কিউড হয়।
একজন ভাল বিশ্লেষক হিসাবে, কেন্দ্রীয় প্রবণতাটি তিনটি ডেটা পদ্ধতির সাথে পরিমাপ করা উচিত এবং ডেটা সেটে আরও ভাল এবং আরও সঠিক ফলাফল তৈরি করার জন্য বিশ্লেষণের বৈকল্পিকতাটি বিবেচনা করে এবং সাবধানতার সাথে বিশ্লেষণ করা উচিত।
