Содержание
Предположим, вы производитель одежды и хотите максимизировать прибыль. Один из способов сделать это - определить средний рост людей в вашем рыночном городе или стране и сделать так, чтобы большая часть вашей одежды подходила людям такого роста. Поскольку измерять рост каждого человека нецелесообразно, вы измеряете рост только некоторых людей и усредняете результаты по этой выборке. В статистике это среднее значение представляет собой x-bar, которая отображается в виде x с горизонтальной линией над ней. Это простое среднее арифметическое, что означает сумму всех измерений, деленную на количество измерений.
TL; DR (слишком долго; не читал)
Вычислите x-bar для образца, добавив значения измерений и разделив их на количество измерений. Другими словами, x-bar является простым средним арифметическим.
Математическое определение
В математической записи определение x-bar выглядит более сложным и сложным, чем оно есть на самом деле. Если у вас есть ряд измерений n, и вы представляете каждое измерение буквой x, вы получите x-bar, выполнив следующую операцию:
x-bar = ∑x_я_ / П
Это просто означает, что вы добавляете все все значения хя для значений я от 0 до n и делим на количество измерений. Знакомый пример демонстрирует, насколько это просто:
В серии тестов в течение учебного года учащийся получает следующие процентные баллы: 72, 55, 83, 62, 77, 80 и 87. Если все тесты имеют одинаковую оценку, каков средний балл учащихся? Чтобы получить ответ, вы прибавляете все баллы, чтобы получить 516, и делите их на количество тестов, то есть 7, чтобы получить 73,7, или, округляя вверх, 74 процента.
Улучшение точности X-Bar
Вы можете рассчитать истинное среднее значение популяции только путем измерения каждого индивидуума в популяции. Статистики обозначают это истинное среднее значение строчной греческой буквой mu (µ). Поскольку это приближение, x-bar не обязательно равен µ, но приближение становится ближе с увеличением размера выборки. Еще один способ повысить точность - это измерить несколько образцов, рассчитать x-bar для каждого образца и найти среднее значение всех x-bar, которые вы рассчитали.
Дизайнер одежды, измеряющий рост людей, вероятно, захочет взять более одного образца и рассчитать x-bar для каждого образца. Это помогает избежать аномалий. Например, выборка, взятая в баскетбольной практике, вряд ли будет показывать популяцию в целом, как серия выборок, взятых из разных слоев населения. Чем больше измерений вы проводите при расчете x-bar, и чем больше отдельных вычислений x-bar вы можете усреднить в конечное число, тем ниже стандартное отклонение полученного среднего значения.