世代平均數計算方法

1. 眾數、中位數、平均數的計算方法

一、眾數

1、一組數據中，出現次數最多的數就叫這組數據的眾數。

如：1，2，3，3，4，6，6，7，8，9的眾數是3和6。

二、中位數

把所有的同類數據按照大小的順序排列。如果數據的個數是奇數，則中間那個數據就是這群數據的中位數；如果數據的個數是偶數，則中間那2個數據的算術平均值就是這群數據的中位數。

如：找出這組數據：50、60、 60、 70、60、70、80的中位數。

解：首先將該組數據進行排列（這里按從小到大的順序），得到：

50、 60、 60、 60、 70、70、80

因為該組數據一共由7個數據組成，即n為奇數，故按中位數的計算方法，得到中位數為60，即第4個數。

(1)世代平均數計算方法擴展閱讀

用眾數代表一組數據，可靠性較差，不過，眾數不受極端數據的影響，並且求法簡便。在一組數據中，如果個別數據有很大的變動，選擇中位數表示這組數據的「集中趨勢」就比較適合。

只有在數據分布偏態（不對稱）的情況下，才會出現均值、中位數和眾數的區別。所以說，如果是正態的話，用哪個統計量都行。如果偏態的情況特別嚴重的話，可以用中位數。

平均數、中位數和眾數都是來刻畫數據平均水平的統計量，它們各有特點。對於平均數大家比較熟悉，中位數刻畫了一組數據的中等水平，眾數刻畫了一組數據中出現次數最多的情況。

2. 平均值怎麼算

這組數據的每個數相加，然後除以樣本數。
根據樣本數據的不同格式，這里介紹兩種常見的算術平均數的計算方法，一種是簡單算術平均數，另一種是加權算術平均數。簡單算術平均數計算就是這組數據的每個數相加，然後除以樣本數。加權算術平均數就是把數據分別加權後再除以樣本數。
注意極端值的出現。平均值的計算與樣本的每一個數值都有關，所以比較有代表性，但是在數據沒有極端值的情況下，極端值指的是在一組數據里的最大值或最小值，如果出現極端值，平均數就有可能不適合描述整體數據的集中情況了。

3. 平均數的計算方法

算術平均數

arithmetic mean

算術平均數是指在一組數據中所有數據之和再除以數據的個數。它是反映數據集中趨勢的一項指標。

把n個數的總和除以n，所得的商叫做這n個數的算術平均數。[1]

公式：

幾何平均數

geometric mean

n個觀察值連乘積的n次方根就是幾何平均數。根據資料的條件不同，幾何平均數分為加權和不加權之分。[1]

公式：

調和平均數

harmonic mean

調和平均數是平均數的一種。但統計調和平均數，與數學調和平均數不同。在數學中調和平均數與算術平均數都是獨立的自成體系的。計算結果兩者不相同且前者恆小於後者。

因而數學調和平均數定義為：數值倒數的平均數的倒數。但統計加權調和平均數則與之不同，它是加權算術平均數的變形，附屬於算術平均數，不能單獨成立體系。且計算結果與加權算術平均數完全相等。 主要是用來解決在無法掌握總體單位數（頻數）的情況下，只有每組的變數值和相應的標志總量，而需要求得平均數的情況下使用的一種數據方法。[1]

公式：

加權平均數

weighted average

加權平均數是不同比重數據的平均數，加權平均數就是把原始數據按照合理的比例來計算，若 n個數中，x1出現f1次，x2出現f2次，…，xk出現fk次，那麼

叫做x1、x2、…、xk的加權平均數。f1、f2、…、fk是x1、x2、…、xk的權。

公式：

，其中

。f1、f2、…、fk叫做權(weight)。

平均數是加權平均數的一種特殊情況，即各項的權相等時，加權平均數就是算術平均數。[1]

平方平均數

平方平均數是n個數據的平方的算術平均數的算術平方根。

公式：

指數平均數

指標概述

指數平均數[EXPMA]，其構造原理是對股票收盤價進行算術平均，並根據計算結果來進行分析，用於判斷價格未來走勢得變動趨勢。

EXPMA指標是一種趨向類指標，與平滑異同移動平均線[MACD]、平行線差指標[DMA]相比，EXPMA指標由於其計算公式中著重考慮了價格當天 [當期]行情得權重，因此在使用中可克服其他指標信號對於價格走勢得滯後性。同時也在一定程度中消除了DMA指標在某些時候對於價格走勢所產生得信號提前性，是一個非常有效得分析指標。[1]

中位數

中位數（median)

是刻劃平均水平的統計量，設

是來自總體的樣本，將其從小到大排序為

則中位數定義為:

n為奇數時,

n為偶數時,

4. 怎麼算平均數 平均數的演算法

1、平均數是統計學中最常用的統計量，是表示一組數據集中趨勢的量數，是指在一組數據中所有數據之和再除以這組數據的個數。它是反映數據集中趨勢的一項指標。平均數的求法有直接求法、基數求法等。

2、直接求法：利用公式求出平均數，這是由「均分」思想產生的方法。總數量÷總份數=平均數。

3、基數求法：利用公式求平均數。這里是選設各數中最小者為基數，它是由「補差」思想產生的方法。基數+各數與基數的差÷總份數=平均數。

5. 計算平均數的方法

方法1：全部加起來除以7；
方法2：每個數中取出一個100，則剩下的數為：2，1，-1，-2，3，-2，-1。它們的平均數為0，則原來那些數的平均數為100+0=100！

6. 平均值怎麼算簡單演算法

(a1+a2+……an)/n為a1,a2,……,an的算術平均值.
簡單算術平均數.有這么一組數字10、20、30、40、50那麼它們的算術平均值是（10+20+30+40+50）/5=30
平均值有算術平均值，幾何平均值，平方平均值（均方根平均值，rms），調和平均值，加權平均值等，其中以算術平均值最為常見。
算術平均數（ arithmetic mean），又稱均值，是統計學中最基本、最常用的一種平均指標，分為簡單算術平均數、加權算術平均數。它主要適用於數值型數據，不適用於品質數據。根據表現形式的不同，算術平均數有不同的計算形式和計算公式。 算術平均數是加權平均數的一種特殊形式（特殊在各項的權重相等）。在實際問題中，當各項權重不相等時，計算平均數時就要採用加權平均數；當各項權相等時，計算平均數就要採用算術平均數。

7. 數學平均數怎麼算

平均數是指在一組數據中所有數據之和再除以數據的個數。平均數是統計中的一個重要概念。小學數學里所講的平均數一般是指算術平均數，也就是一組數據的和除以這組數據的個數所得的商。在統計中算術平均數常用於表示統計對象的一般水平，它是描述數據集中程度的一個統計量。既可以用它來反映一組數據的一般情況，也可以用它進行不同組數據的比較，以看出組與組之間的差別。用平均數表示一組數據的情況，有直觀、簡明的特點，所以在日常生活中經常用到，如平均速度、平均身高、平均產量、平均成績等等。
算術平均數
算術平均數是指在一組數據中所有數據之和再除以數據的個數。它是反映數據集中趨勢的一項指標。 把n個數的總和除以n，所得的商叫做著n個數的平均數
幾何平均數
geometric mean n個觀察值連乘積的n次方根就是幾何平均數。根據資料的條件不同，幾何平均數分為加權和不加權之分。 公式：x=(x1*x2*......*xn)^(1/n)
調和平均數
harmonic mean 調和平均數是平均數的一種。但統計調和平均數，與數學調和平均數不同。 在數學中調和平均數與算術平均數都是獨立的自成體系的。計算結果兩者不相同且前者恆小於後者。 因而數學調和平均數定義為：數值倒數的平均數的倒數。但統計加權調和平均數則與之不同，它是加權算術平均數的變形，附屬於算術平均數，不能單獨成立體系。且計算結果與加權算術平均數完全相等。 主要是用來解決在無法掌握總體單位數（頻數）的情況下，只有每組的變數值和相應的標志總量，而需要求得平均數的情況下使用的一種數據方法。 公式：n/(1/A1+1/A2+...+1/An)
加權平均數
Weighted average 加權平均數是不同比重數據的平均數，加權平均數就是把原始數據按照合理的比例來計算，若 n個數中，x1出現f1次，x2出現f2次，…，xk出現fk次，那麼(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)÷ （f1 + f2 + ... + fk） 叫做x1，x2，…，xk的加權平均數。f1，f2，…，fk是x1，x2，…，xk的權。 公式：（x1f1 + x2f2+ ... xkfk）/n，其中f1 + f2 + ... + fk=n，f1，f2，…，fk叫做權。 說明：1）「權」的英文是weight，表示數據的重要程度。即數據的權能反映數據的相對「重要程度」。 2） 平均數是加權平均數的一種特殊情況，即各項的權相等時，加權平均數就是算術平均數。
平方平均數
quadratic mean 平方平均數 公式：M=[(a^2+b^2+c^2+…n^2)/n] ^ (1/2)。
指數平均數
指標概述 指數平均數[EXPMA]，其構造原理是對股票收盤價進行算術平均，並根據計算結果來進行分析，用於判斷價格未來走勢得變動趨勢。 EXPMA指標是一種趨向類指標，與平滑異同移動平均線[MACD]、平行線差指標[DMA]相比，EXPMA指標由於其計算公式中著重考慮了價格當天 [當期]行情得權重，因此在使用中可克服其他指標信號對於價格走勢得滯後性。同時也在一定程度中消除了DMA指標在某些時候對於價格走勢所產生得信號提前性，是一個非常有效得分析指標。 計算公式 1.EXPMA=[當日或當期收盤價-上日或上期EXPMA]/N 上日或上期EXPMA 2.首次上期EXPMA值為上期收盤價，N為天數。 3.可設置多條指標線，參數為12，50 應用法則 1.在多頭趨勢中，股價、短期EXPMA、長期EXPMA按以上順序從高到低排列，是為多頭特徵；在空頭趨勢中，長期EXPMA、短期EXPMA、股價按以上順序從高到低排列，是為空頭特徵。 2.當短期EXPMA由下而上穿越長期EXPMA時，為買入信號。此時短期EXPMA對價格走勢將起到助漲得作用；當短期EXPMA由上而下穿越長期EXPMA時，為賣出信號，此時長期EXPMA對價格走勢將起到助跌得作用。 3.多頭市場中，股價將在短期EXPMA和長期EXPMA上方運行，此時這兩條線將對股價走勢形成支撐。在一個明顯得多頭趨勢中，股價將沿短期 EXPMA移動，股價反復得最低點將位於長期EXPMA附近；相反地，股價在空頭市場中將處於短期EXPMA和長期EXPMA下方運行，此時這兩條線將對股價走勢形成壓力。在一個明顯得空頭趨勢中，股價也將沿短期EXPMA移動，價格反復得最高點將位於長期EXPMA附近。 4.當股價在一個多頭趨勢中跌破短期EXPMA，必將向長期EXPMA靠攏，而長期EXPMA將對股價走勢起到較強得支撐作用，當股價跌破長期EXPMA時，往往是絕好得買入時機；相反地，當股價在一個空頭趨勢中突破短期EXPMA後，將有進一步向長期EXPMA沖刺得希望，而長期EXPMA將對股價走勢起到明顯得阻力作用，當股價突破長期EXPMA後，往往會形成一次回抽確認，而且第一次突破失敗得機率較大，因此應視為一次絕好得賣出時機。 5.股價對於長期EXPMA得突破次數越多越表明突破有效。一般來說，長期EXPMA被價格突破之後，需要兩到三個交易日得時間來確認突破得有效性。 6.當股價在一個多頭趨勢中跌破短期EXPMA，並繼而跌破長期EXPMA，而且使得短期EXPMA開始轉頭向下運行，甚至跌破長期EXPMA，此時意味著多頭趨勢發生變化，應作止蝕處理；相反地，當股價在一個空頭趨勢中突破短期EXPMA，並繼而突破長期EXPMA，而且使得短期EXPMA開始轉頭向上運行，甚至突破長期EXPMA，此時意味著空頭趨勢已經改變成多頭趨勢，應作補倉處理。 7.當短期EXPMA向上交叉長期EXPMA時，股價會先形成一個短暫得高點，然後微幅回檔至長期EXPMA附近，此時為最佳買入點；當短期EXPMA向下交叉長期EXPMA時，股價會先形成一個短暫得低點，然後微幅反彈至長期EXPMA附近，此時為最佳賣出點。 注意要點 1.關於EXPMA指標得其他使用原則，可根據不同基期得指數參數設置來進一步總結。在目前眾多得技術分析軟體中，EXPMA指標參數默認為[12，50]，客觀講有較高得使用價值。而經過技術分析人士得研究，發現[6，35]與[10，60]有更好得實戰效果。 2.EXPMA指標比較適合與SAR指標配合使用。 圖形特徵 1. EXPMA指標由EXPMA1[白線]和EXPMA2[黃線]組成，當白線由下往上穿越黃線時，股價隨後通常會不斷上升，那麼這兩根線形成金叉之日便是買入良機。 2. 當一隻個股得股價遠離白線後，該股得股價隨後很快便會回落，然後再沿著白線上移，可見白線是 3. 同理，當白線由上往下擊穿黃線時，股價往往已經發生轉勢，日後將會以下跌為主，則這兩根線得交叉之日便是賣出時機。 市場意義 1. 該指標一般為中短線選股指標，比較符合以中短線為主得投資者，據此信號買入者均有獲利機會，但對中線投資者來說，其參考意義似乎更大，主要是因為該指標穩定性大，波動性小。 2. 若白線和黃線始終保持距離地上行，則說明該股後市將繼續看好，每次股價回落至白線附近，只要不擊穿黃線，則這種回落現象便是良好得買入時機。 (3)對於賣出時機而言，個人認為還是不要以EXPMA指標形成死叉為根據，因為該脂標有一定得滯後性，可以超級短線指標為依據，一旦某隻個股形成死叉時，則是中線離場信號。

8. 求平均數的方法常見的兩種是什麼

平均數是統計學中最常用的統計量，是表示一組數據集中趨勢的量數，是指在一組數據中所有數據之和再除以這組數據的個數。它是反映數據集中趨勢的一項指標。平均數的求法有直接求法、基數求法等。
平均數的求法
解題關鍵：找准「總數量」相對應的「總分數」

（1）直接求法：利用公式求出平均數，這是由「均分」思想產生的方法。

總數量÷總份數=平均數

李師傅前4天平均每天加工30個零件，改進技術後，第五天加工零件55個，李師傅5天中平均每天加工多少零件？

解答：先算出5天的總零件數：30×4+55=175（個），再求出5天中平均每天加零件的個數。

（30×4+55）÷5=35（個）

（2）基數求法：利用公式求平均數。這里是選設各數中最小者為基數，它是由「補差」思想產生的方法。

基數+各數與基數的差÷總份數=平均數

王師傅4天平均加工26個零件，第5天加工的零件數比5天平均數還多4.8個。王師傅第5天加工多少個零件？

解答：設王師傅第5天加工，x個零件。由5天平均數這個「量」可列方程。

X－4.8=26×4+x）÷5

5x－24=104+x

4x=128

X=32

9. 平均數，眾數，中位數的計算方法

平均數：用所有數據相加的總和除以數據的個數,需要計算才得求出。中位數：將數據按照從小到大或從大到小的順序排列，如果數據個數是奇數，則處於最中間位置的數就是這組數據的中位數；如果數據的個數是偶數，則中間兩個數據的平均數是這組數據的中位數。它的求出不需或只需簡單的計算。眾數：一組數據中出現次數最多的那個數，不必計算就可求出。