Статистичка средина је практично средство за упоређивање и мерење пословних података. Он обезбеђује начин да се одреди просечна вредност низу нумеричких величина. Овај просечни износ одређује средину података који је такође познат као Централна тенденција. Иако је израчунавање средње вриједности слично, различити типови података могу захтијевати алтернативни приступ.
Аритметички приступ
Аритметичка средина се састоји од суме свих нумеричких вредности у скупу података. Резултат се затим дијели са бројем наведених вриједности. Претпоставимо да скуп података садржи ове бројеве (5,10,10,20,5). Средња вредност би била једнака збиру ових вредности (50), подељених бројем посматраних вредности (5). Просечна или аритметичка средина би била једнака (10). Овај просек можда није најбољи начин рачунања када постоји велика варијација у нумеричким вредностима или другим екстремима. Обично се користи за израчунавање централне тенденције са конзистентним подацима који укључују анализу интервала и омјера.
Додељивање пондерисаних вредности
Иако је аритметичка средина практична, она не нуди заиста прецизан просек када се мере флуктуирајуће вредности. Реалнији и најчешће коришћени пословни метод је додељивање тежина свакој нумеричкој вредности. Додељивање тежине или процента скупу података флуктуирајућих вредности је метода просечне пондерисане вредности. Метод пондерисане просеке примењује проценат на флуктуирајуће износе података.
Суочавање са растом
Када скупови података укључују растући број, потребна је прецизнија мјера централне тенденције. Геометријска средина је други приступ који се бави диспаритетом или растом унутар скупа података. Ово израчунавање подразумева узимање н-тог коријена производа од износа у скупу података. Овај приступ мјери растуће бројеве који се налазе у статистичкој и инвестиционој анализи.
Алтернате Тоолс
Поред тога, постоје и алтернативни алати који би могли мјерити централну тенденцију. То укључује начин и медијан. Режим идентификује фреквенцију одређених вредности у скупу података. Медијан се може користити за одређивање праве средње вредности скупа података. Ово се врши сортирањем вредности у растућем редоследу и идентификацијом пронађених понављајућих или средњих вредности. Ово је корисно за идентификацију образаца и средишта када прикупљени подаци садрже искривљене износе.
