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最常用的兩種統計量度是平均值和中位數。兩種度量均指示分布的中心值，即預期大多數數據點所處的值。但是，在許多應用程序中，考慮到手頭的數據，考慮兩種方法中的哪一種更為合適是很有用的。在這篇文章中，我們將研究這兩個數量之間的差異，并提供建議。

均值

算術平均數是大多數人簡單地稱為 平均值。但是，確切地說，我們必須注意，平均值只是平均值的一種類型。在迷失于這些術語的復雜性之前，讓我們繼續進行均值的定義

均值定義為

假設我們有x =（30,25,40,41,30,41,50,33,40,1000）x =（30,25,40,41,30,41,50,33,40,1000），這是什么意思？我們可以通過以下方式進行計算：

x <- c(30, 25, 40, 41, 30, 41, 50, 33, 40, 1000)

# the way of the beginner (don't do this!):

x.mean <- 0

for (xi in x) {

x.mean <- x.mean + xi

}

x.mean <- x.mean / length(x)

print(x.mean)

## [1] 133

# a better way:

x.mean <- sum(x) / length(x)

print(x.mean)

## [1] 133

# the right way:

x.mean <- mean(x)

print(x.mean)

## [1] 133

可以簡單地使用 mean 函數，而不必自己實現均值。

中位數

中位數是指數字列表中最中心的值。盡管很容易解釋，但中位數比平均值更難計算。這是因為為了找到中位數，必須對列表中的數字進行排序。此外，我們必須區分兩種情況。如果列表中元素的數量為奇數，則中位數是列表中最中心的成員。但是，如果列表中有偶數個元素，則需要確定兩個最中心的數字的算術平均值。

我們可以通過以下方式對此進行形式化。令xx為數字的排序向量。那么中位數是

讓我們看看如何獲??得R中的中位數。

x.median <- mymedian(x)

print(x.median)

## [1] 40

# the easy way:

x.median <- median(x)

print(x.median)

## [1] 40

均值和中位數的比較

定義了兩種類型的平均值之后，我們現在可以研究兩者之間的差異。盡管算術平均值考慮 了向量中的所有值，但中值僅考慮了 值的 子集。這是因為中位數基本上丟棄了除最中心值以外的所有矢量元素。中位數的此功能可能會有很大的不同。正如我們在示例中所看到的，xx的平均值（133）遠大于其中位數（40）。在這種情況下，這是因為中位數會丟棄xx中的值1000，而算術平均值會考慮它。

這使我們想到了我們要回答的問題：何時使用均值以及何時使用中位數？答案很簡單。如果您的數據包含離群值（例如在我們的示例中為1000），那么 通常寧愿使用中位數，因為平均值的值將由離群值而不是典型值主導。總之，如果 正在考慮均值，請檢查數據是否存在異常值。一種簡單的方法是繪制數據的直方圖。

對于我們的數據，直方圖清楚地顯示了值為1000的離群值，我們得出的結論是，中位數比平均值更合適。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的r 语言 ggplot上添加平均值_R语言自定义两种统计量度：平均值和中位数，何时去使用？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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