Kecenderungan pusat adalah ringkasan deskriptif dari set data melalui satu nilai yang mencerminkan pusat penyebaran data. Seiring dengan kebolehubahan (penyebaran) set data, kecenderungan pusat adalah cabang statistik deskriptif.
Kecenderungan pusat adalah salah satu konsep yang paling penting dalam statistik Konsep Statistik Asas untuk Kewangan Pemahaman yang kukuh mengenai statistik sangat penting dalam membantu kita memahami kewangan dengan lebih baik. Lebih-lebih lagi, konsep statistik dapat membantu pemantau memantau. Walaupun tidak memberikan maklumat mengenai nilai individu dalam set data, ia memberikan ringkasan menyeluruh dari keseluruhan set data.
Langkah-langkah Kecenderungan Pusat
Secara amnya, kecenderungan pusat set data dapat dijelaskan dengan menggunakan langkah-langkah berikut:
- Purata (Purata): Mewakili jumlah semua nilai dalam set data dibahagi dengan jumlah nilai.
- Median: Nilai tengah dalam set data yang disusun dalam urutan menaik (dari nilai terkecil hingga nilai terbesar). Sekiranya set data mengandungi bilangan nilai genap, median set data adalah min bagi dua nilai tengah.
- Mode: Menentukan nilai yang paling kerap berlaku dalam set data. Dalam beberapa kes, set data mungkin mengandungi banyak mod sementara beberapa set data mungkin tidak mempunyai mod sama sekali.
Walaupun langkah-langkah di atas adalah yang paling biasa digunakan untuk menentukan kecenderungan pusat, ada beberapa ukuran lain, termasuk, tetapi tidak terbatas pada, min geometri Min Geometrik Rata-rata geometri adalah pertumbuhan purata pelaburan yang dikira dengan mengalikan pemboleh ubah n dan kemudian mengambil punca kuasa dua n. Ini adalah purata pulangan, min harmonik, jarak tengah, dan median geometri.
Pemilihan ukuran kecenderungan pusat bergantung pada sifat kumpulan data. Sebagai contoh, mod adalah satu-satunya ukuran kecenderungan pusat untuk data kategori, sementara median berfungsi paling baik dengan data ordinal.
Walaupun min dianggap sebagai ukuran terbaik kecenderungan pusat untuk data kuantitatif, itu tidak selalu berlaku. Contohnya, min mungkin tidak berfungsi dengan baik dengan kumpulan data kuantitatif yang mengandungi nilai yang sangat besar atau sangat kecil. Nilai ekstrem boleh memutarbelitkan min. Oleh itu, anda mungkin mempertimbangkan langkah-langkah lain.
Langkah-langkah kecenderungan pusat boleh didapati dengan menggunakan formula atau definisi. Juga, mereka dapat dikenal pasti menggunakan grafik taburan frekuensi. Perhatikan bahawa untuk set data yang mengikuti taburan normal, min, median, dan mod Fungsi MODE Fungsi MODE dikategorikan di bawah fungsi Statistik Excel. MODE akan mengira nilai yang paling kerap berlaku dari senarai nombor yang dibekalkan. Sekiranya terdapat dua atau lebih banyak nilai yang paling kerap berlaku dalam data yang diberikan, fungsi mengembalikan yang terendah terletak di tempat yang sama pada grafik.
Bacaan Berkaitan
Finance adalah penyedia rasmi Pensijilan Pemodelan & Penilaian Kewangan global (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA® Sertai 350,600+ pelajar yang bekerja untuk syarikat seperti program pensijilan Amazon, JP Morgan, dan Ferrari, yang direka untuk membantu sesiapa sahaja menjadi penganalisis kewangan bertaraf dunia . Untuk terus belajar dan memajukan kerjaya anda, sumber Kewangan tambahan di bawah akan berguna:
- Senarai Komprehensif Fungsi Fungsi Excel Senarai fungsi Excel yang paling penting untuk penganalisis kewangan. Lembaran menipu ini merangkumi 100 fungsi yang sangat penting untuk diketahui sebagai penganalisis Excel
- Tarikh, Jumlah, Purata dan Senario Dinamik Tarikh, Jumlah, Purata dan Senario Dinamik Bersandar bagaimana membuat tarikh, jumlah, purata, dan senario dinamik di Excel. Bagi penganalisis kewangan dalam perbankan pelaburan, penyelidikan ekuiti, FP&A dan pembangunan korporat, adalah baik untuk mempelajari kemahiran Excel yang maju kerana ia menjadikan anda lebih menonjol daripada pesaing anda. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa
- Analisis Kuantitatif Analisis Kuantitatif Analisis kuantitatif adalah proses mengumpulkan dan menilai data yang dapat diukur dan dapat disahkan seperti pendapatan, bahagian pasaran, dan upah untuk memahami tingkah laku dan prestasi perniagaan. Pada era teknologi data, analisis kuantitatif dianggap sebagai pendekatan pilihan untuk membuat keputusan yang tepat.
- Sisihan Piawai Sisihan Piawai Dari sudut statistik, sisihan piawai satu set data adalah ukuran besarnya penyimpangan antara nilai-nilai pemerhatian yang terkandung
