ໂໝດ ແລະ ຄ່າກາງ

ຮູບແບບ ແລະ ມິຕິ: ຄຳອະທິບາຍ ແລະ ການນຳໃຊ້ໃນສະຖິຕິ

ສະຖິຕິແມ່ນສາຂາໜຶ່ງຂອງຄະນິດສາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເກັບກຳ, ການວິເຄາະ, ການຕີຄວາມ, ການນຳສະເໜີ ແລະ ການຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນ. ໃນສະຖິຕິ, ມາດຕະການຕ່າງໆຂອງການກະຈາຍ ແລະ ຕົວກຳນົດສູນກາງຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະ ແລະ ເຂົ້າໃຈພວກມັນ. ສອງຢ່າງພື້ນຖານ ແລະ ສໍາຄັນທີ່ສຸດຄືໂມເດວ ແລະ ມິຕິ. ບົດຄວາມນີ້ຈະອະທິບາຍວ່າໂມເດວ ແລະ ມິຕິແມ່ນຫຍັງ, ວິທີການຄິດໄລ່ພວກມັນ, ແລະ ຄວາມສໍາຄັນຂອງພວກມັນໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ໂໝດແມ່ນຫຍັງ?

ໂໝດແມ່ນຄ່າທີ່ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆທີ່ສຸດໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ໃນທາງເທັກນິກແລ້ວ, ໂໝດແມ່ນຄ່າ ຫຼື ໝວດໝູ່ທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງສຸດໃນການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ. ໂໝດສາມາດໃຊ້ສຳລັບຂໍ້ມູນແບບໝວດໝູ່, ແບບລຳດັບ, ແບບໄລຍະຫ່າງ ແລະ ແບບອັດຕາສ່ວນ. ບໍ່ເໝືອນກັບຄ່າສະເລ່ຍ ແລະ ແບບກາງ, ໂໝດບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ເປັນເອກະລັກສະເໝີໄປ. ໃນບາງກໍລະນີ, ຂໍ້ມູນອາດຈະມີຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງໂໝດ (ສອງຮູບແບບ ຫຼື ຫຼາຍຮູບແບບ) ຫຼື ບໍ່ມີໂໝດເລີຍ ຖ້າຄ່າທັງໝົດເກີດຂຶ້ນດ້ວຍຄວາມຖີ່ເທົ່າກັນ.

ວິທີການຄິດໄລ່ຮູບແບບ

ການຄິດໄລ່ຮູບແບບແມ່ນງ່າຍດາຍຫຼາຍ. ທ່ານພຽງແຕ່ຕ້ອງລະບຸຄ່າທີ່ປາກົດເລື້ອຍໆໃນຂໍ້ມູນ. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງງ່າຍໆ:

ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາມີຊຸດຂໍ້ມູນຕໍ່ໄປນີ້: 3, 7, 5, 9, 7, 6, 7, 2.

ໃນຊຸດຂໍ້ມູນນີ້, ຄ່າ 7 ປາກົດສາມເທົ່າ, ຫຼາຍກວ່າຄ່າອື່ນໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບຂອງຊຸດຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນ 7.

ສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນຫຼາຍຂຶ້ນ ຫຼື ຂໍ້ມູນປະເພດ, ທ່ານອາດຈະຕ້ອງຈັດລຽງຄວາມຖີ່ຂອງແຕ່ລະຄ່າເພື່ອລະບຸພວກມັນໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.

ຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນປະເພດ:
ມີການສຳຫຼວດເພື່ອຊອກຫາສີລົດທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດຄື: ສີແດງ, ສີຟ້າ, ສີດຳ, ສີຂາວ, ສີດຳ, ສີຟ້າ, ສີຟ້າ.

ໃນຕົວຢ່າງນີ້:
- ສີແດງປະກົດ 1 ຄັ້ງ
- ສີຟ້າປະກົດ 3 ຄັ້ງ
- ສີດຳປະກົດ 2 ຄັ້ງ
- ສີຂາວປະກົດ 1 ຄັ້ງ

ໂໝດຂອງຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນສີຟ້າ, ເພາະວ່ານີ້ແມ່ນສີທີ່ຖືກກ່າວເຖິງເລື້ອຍໆທີ່ສຸດ (3 ເທື່ອ).

ເມື່ອໂໝດບໍ່ເປັນເອກະລັກ ຫຼື ບໍ່ມີຢູ່

ໃນບາງກໍລະນີ, ຂໍ້ມູນອາດຈະມີຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງໂໝດ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ບໍ່ມີໂໝດເລີຍ. ຕົວຢ່າງ:

ສອງຮູບແບບ ຫຼື ຫຼາຍຮູບແບບ:
ຊຸດຂໍ້ມູນ: 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7
ໃນຕົວຢ່າງນີ້, ຄ່າ 4, 5, ແລະ 6 ແຕ່ລະຄ່າຈະປາກົດສອງຄັ້ງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຊຸດຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນຫຼາຍຮູບແບບທີ່ມີໂໝດ 4, 5, ແລະ 6.

ບໍ່ມີໂໝດ:
ຊຸດຂໍ້ມູນ: 1, 2, 3, 4, 5
ແຕ່ລະຄ່າຈະປາກົດພຽງຄັ້ງດຽວ, ສະນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ມີໂໝດໃນຊຸດຂໍ້ມູນນີ້.

ຄ່າກາງແມ່ນຫຍັງ?

ຄ່າກາງແມ່ນຄ່າກາງໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຈັດຮຽງ. ມັນແບ່ງຊຸດຂໍ້ມູນອອກເປັນສອງສ່ວນເທົ່າໆກັນ, ໂດຍເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງຄ່າຈະຕົກຢູ່ຕ່ຳກວ່າຄ່າກາງ ແລະ ອີກເຄິ່ງໜຶ່ງຈະຢູ່ເໜືອຄ່າກາງ. ຄ່າກາງມັກຖືກໃຊ້ເພາະວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກຄ່າທີ່ຮຸນແຮງ ຫຼື ຄ່າຜິດປົກກະຕິເຊັ່ນ: ຄ່າສະເລ່ຍ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງໃຫ້ຕົວຊີ້ບອກທີ່ດີກວ່າຂອງຈຸດໃຈກາງຂອງການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນເມື່ອຂໍ້ມູນມີຄວາມບ່ຽງເບນຫຼາຍ.

ວິທີການຄິດໄລ່ຄ່າກາງ

ຂັ້ນຕອນໃນການຄິດໄລ່ຄ່າກາງມີດັ່ງນີ້:

1. ຈັດຮຽງຂໍ້ມູນຕາມລຳດັບຈາກນ້ອຍຫາໃຫຍ່.
2. ຖ້າຈຳນວນຂໍ້ມູນ (N) ເປັນເລກຄີກ, ຄ່າກາງແມ່ນຄ່າທີ່ຢູ່ໃນຕຳແໜ່ງກາງ.
3. ຖ້າຈຳນວນຂໍ້ມູນ (N) ເປັນຄູ່, ຄ່າກາງແມ່ນຄ່າສະເລ່ຍຂອງສອງຄ່າທີ່ຢູ່ກາງ.

ຫົວຂໍ້:

ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີເລກຄີກ:
ຊຸດຂໍ້ມູນ: 3, 7, 5, 9, 6
ຈັດຮຽງ: 3, 5, 6, 7, 9
ຄ່າກາງ: 6 (ຄ່າທີ່ຢູ່ກາງ)

ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຈຳນວນຄູ່:
ຊຸດຂໍ້ມູນ: 3, 7, 5, 9, 6, 8
ຈັດຮຽງ: 3, 5, 6, 7, 8, 9
ຄ່າກາງ: (6 + 7) / 2 = 6.5

ຄ່າກາງໃນຂໍ້ມູນປະເພດ

ເຖິງແມ່ນວ່າຄ່າກາງມັກຈະຖືກນຳໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນຕໍ່ເນື່ອງ ຫຼື ຂໍ້ມູນລຳດັບ, ແຕ່ມັນຍັງສາມາດໃຊ້ສຳລັບຂໍ້ມູນໝວດໝູ່ທີ່ມີລຳດັບທີ່ຊັດເຈນ.

ຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນປະເພດ (ລຳດັບ):
ການໃຫ້ຄະແນນຮູບເງົາ: ດີ, ດີຫຼາຍ, ພໍໃຊ້, ດີຫຼາຍ, ດີ
ຈັດຮຽງຕາມການຈັດອັນດັບ: ພໍໃຊ້, ດີ, ດີ, ດີຫຼາຍ, ດີເລີດ
ຄ່າກາງ: ດີ (ຄ່າກາງອັນທີສາມ)

ຈຸດແຂງ ແລະ ຈຸດອ່ອນຂອງຄ່າກາງ

ໜຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບຫຼັກຂອງຄ່າກາງແມ່ນຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ. ຕົວຢ່າງ, ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາມີຊຸດຂໍ້ມູນລາຍໄດ້ ແລະ CEO ທີ່ມີລາຍໄດ້ສູງຫຼາຍຖືກລວມເຂົ້າ. ຄ່າກາງຍັງຈະໃຫ້ຮູບພາບທີ່ເປັນຈິງຫຼາຍກວ່າຂອງລາຍໄດ້ສູນກາງ, ເຊິ່ງຈະຖືກບິດເບືອນໂດຍຄ່າທີ່ຮຸນແຮງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂໍ້ເສຍຂອງຄ່າກາງແມ່ນວ່າໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດນ້ອຍ, ຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ ຫຼື ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ.

ຮູບແບບ vs ມິຕິ vs ສະເລ່ຍ

ທັງໂມເດວ, ມັດທະຍະຖານ, ແລະ ຄ່າສະເລ່ຍ ແມ່ນມາດຕະການຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງ ທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ.

- ຄ່າສະເລ່ຍ: ຄ່າສະເລ່ຍທາງຄະນິດສາດຂອງຂໍ້ມູນທັງໝົດ. ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ຄ່າຜິດປົກກະຕິ.
– ຄ່າກາງ: ຄ່າກາງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຈັດຮຽງແລ້ວ. ບໍ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ຄ່າຜິດປົກກະຕິ.
– ໂໝດ: ຄ່າທີ່ປາກົດເລື້ອຍໆທີ່ສຸດ. ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບຂໍ້ມູນແບບໝວດໝູ່.

ແຕ່ລະອັນມີການນຳໃຊ້ ແລະ ຂໍ້ເສຍຂອງມັນເອງ, ແລະ ບາງຄັ້ງກໍ່ຖືກໃຊ້ຮ່ວມກັນເພື່ອໃຫ້ພາບລວມທີ່ສົມບູນກວ່າ.

ການເລືອກຂະໜາດທີ່ເໝາະສົມ

ການເລືອກມາດຕະການທີ່ເໝາະສົມຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງແມ່ນຂຶ້ນກັບປະເພດຂໍ້ມູນ ແລະ ຈຸດປະສົງຂອງການວິເຄາະ.

- ຖ້າຂໍ້ມູນມີຄ່າຜິດປົກກະຕິ ຫຼື ບໍ່ໄດ້ແຈກຢາຍຕາມປົກກະຕິ, ຄ່າກາງອາດຈະເໝາະສົມກວ່າ.
- ຖ້າທ່ານສົນໃຈໝວດໝູ່ມູນຄ່າທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດ ຫຼື ໝວດໝູ່ທີ່ໂດດເດັ່ນ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຈະເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍກວ່າ.
- ຖ້າຂໍ້ມູນຖືກແຈກຢາຍຕາມປົກກະຕິໂດຍບໍ່ມີຄ່າຜິດປົກກະຕິ, ຄ່າສະເລ່ຍສາມາດໃຫ້ຕົວແທນທີ່ດີ.

ຕົວຢ່າງ, ໃນການວິເຄາະຕະຫຼາດອະສັງຫາລິມະສັບ, ຄ່າກາງມັກຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອະທິບາຍລາຄາເຮືອນຍ້ອນການປ່ຽນແປງຂອງລາຄາທີ່ຮຸນແຮງ. ໃນການສຳຫຼວດຄວາມຄິດເຫັນຂອງປະຊາຊົນ, ຮູບແບບນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອລະບຸທາງເລືອກທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດ.

ສະຫຼຸບ

ໂມເດວ ແລະ ມິຕິ ແມ່ນສອງມາດຕະການທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍຂອງແນວໂນ້ມສູນກາງໃນສະຖິຕິ. ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແຕ່ພວກມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ງ່າຍດາຍ ແລະ ສະຫຼຸບລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ, ຊ່ວຍໃນການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນັ້ນ. ການມີຢູ່ຂອງພວກມັນ, ພ້ອມກັບຄ່າສະເລ່ຍ, ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ນັກວິເຄາະໄດ້ຮັບພາບທີ່ສົມບູນກວ່າຂອງຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາກຳລັງສຶກສາ.