क्या है विनसर्ड मीन?
विनसर्ड मीन औसत का एक तरीका है जो शुरू में सबसे छोटे और सबसे बड़े मूल्यों को उनके निकटतम अवलोकनों के साथ बदल देता है। यह गणना पर असामान्य चरम मूल्यों, या आउटलेर्स के प्रभाव को सीमित करने के लिए किया जाता है। मानों को प्रतिस्थापित करने के बाद, अंकगणित माध्य सूत्र का उपयोग तब विनियोजित माध्य की गणना के लिए किया जाता है।
विनसाइड मीन इज़ के लिए फॉर्मूला
विनसॉर्बेड मीन = एनएक्सएन… xn + 1 + xn + 2… xn जहां: n = अवलोकन द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने वाले सबसे बड़े और सबसे छोटे डेटा पॉइंट की संख्या
विनसर्ड साधन दो तरीकों से व्यक्त किए जाते हैं। एक "के एन " विनियोजित माध्य 'के' सबसे छोटे और सबसे बड़े अवलोकनों के प्रतिस्थापन को संदर्भित करता है, जहां 'के' एक पूर्णांक है। एक "X%" जीतता है जिसमें डेटा के दोनों सिरों से दिए गए मानों का प्रतिशत बदलना शामिल है।
विनसर्ड माध्य की गणना कैसे करें
विनट्रेड किए गए माध्य की गणना सबसे छोटे और सबसे बड़े डेटा बिंदुओं को बदलने के द्वारा की जाती है, फिर सभी डेटा बिंदुओं को योग करें और कुल डेटा बिंदुओं द्वारा योग को विभाजित करें।
क्या आप के माध्यम से Winsorized मतलब बताओ करता है?
जीत का मतलब आउटलेर्स के लिए कम संवेदनशील है क्योंकि यह उन्हें कम चरम मूल्यों के साथ बदल सकता है। यही है, यह औसत बनाम रूपरेखा के लिए अतिसंवेदनशील है। हालांकि, यदि किसी वितरण में वसा की पूंछ होती है, तो वितरण के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों को हटाने का प्रभाव वितरण आंकड़ों में परिवर्तनशीलता की उच्च संख्या के कारण बहुत कम प्रभाव पड़ेगा।
चाबी छीन लेना
- एक औसत विधि जिसमें सबसे छोटे और सबसे बड़े मूल्यों को उनके निकटतम अवलोकनों के साथ बदलना शामिल है। आउटलेर्स के प्रति संवेदनशील हैं क्योंकि यह उन्हें कम चरम मानों के साथ बदल सकता है। यह छंटनी के विपरीत के विपरीत है, जिसमें डेटा बिंदुओं को निकालना शामिल है - हालांकि दो का परिणाम पास होना।
Winsorized माध्य का उपयोग कैसे करें का उदाहरण
निम्न डेटा सेट के लिए एक विनियॉस्ड माध्य की गणना कर सकते हैं: 1, 5, 7, 8, 9, 10, 14. इस उदाहरण में, हम मान लेते हैं कि विनियोजित माध्य पहले क्रम में है, हम उनके साथ सबसे छोटे और सबसे बड़े मानों को प्रतिस्थापित करते हैं निकटतम अवलोकन।
डेटासेट अब निम्नानुसार दिखाई देता है: 5, 5, 7, 8, 9, 10, 10. नए सेट के एक अंकगणितीय औसत को लेने से 7.7, या (5 + 5 + 7 + 8 + 9 + 10 + 10 + का अनुमानित अर्थ प्राप्त होता है। 10) 7 से विभाजित।
या विचार करें कि 20% जीत का मतलब है कि शीर्ष 10% और नीचे 10% लेता है और उन्हें उनके अगले निकटतम मूल्य के साथ बदल देता है। हम निम्न डेटा सेट को जीतेंगे: 2, 4, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 62, 75। दो सबसे छोटे और सबसे बड़े डेटा बिंदु, या 10%, को उनके अगले निकटतम मूल्य से बदल दिया जाएगा। इस प्रकार, नया डेटा सेट है: 7, 7, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 61, 61। मतलब 33.9 है, या डेटा के कुल अंकों (20) से विभाजित डेटा (678) के कुल।
विंसोरेड मीन और ट्राइम्ड मीन के बीच अंतर
विनट्रेड किए गए माध्य में डेटा बिंदुओं को संशोधित करना शामिल है, जबकि छंटनी का मतलब डेटा बिंदुओं को निकालना शामिल है। यह विंडसाइड माध्य और ट्रिम किए गए माध्य के करीब होना आम है।
Winsorized माध्य का उपयोग करने की सीमाएं
विंडशेयर के लिए एक प्रमुख नकारात्मक पहलू यह है कि वे डेटा सेट में पूर्वाग्रह का परिचय देते हैं। दी गई, यदि आउटलेयर को छोड़ दिया जाए तो संशोधन के बाद डेटा सेट आदर्श रूप से कम पक्षपाती है।
विनसाइड मीन के बारे में अधिक जानें
संबंधित अंतर्दृष्टि के लिए, प्रमुख माध्य गणनाओं के बीच अंतर के बारे में।
