したがって、これは技術的にはコードに関する質問ではないと思いますが、コードを書いているときに他の人や自分自身に出てくると確信しているので、SOに投稿するのに良い質問であることを願っています.
グーグルは、財務数値などに関して、どちらをいつ使用するかについて、多くの素晴らしい長い説明をするように私に指示しました.
しかし、私の特定のコンテキストは当てはまりません。ここに誰か洞察があるかどうか疑問に思っています。特定のアイテムがどの程度「良い」かについて、個々のユーザーの投票を大量に集める必要があります。つまり、何人かのユーザーがそれぞれ特定の項目に 0 から 10 の間のスコアを付けており、「典型的な」スコアが何であるかを報告したいと考えています。典型的な応答として幾何平均または算術平均を報告する直感的な理由は何ですか?
それとも、代わりに中央値を報告したほうがよいのでしょうか?
「最善の」方法が何であるかには、心理学が関係していると思います...
とにかく、そこにあります。
ありがとう！
算術平均が必要です。平均などの平均変化を測定していないためです。
算術平均は正しいです。
あなたのスケールは人工的です：
しかし、他のスケールでは、使用する正しい平均を考慮する必要があります。
お金を数える際、富には対数効用があると主張されてきました。したがって、ビル・ゲイツの富と都心部の貧乏人の間の中央値は、適度に成功したビジネスパーソンになります。(算術平均は、ラリー ペイジの巣窟です。)
騒音レベルの測定では、デシベルはすでに効果を正規化しています。したがって、デシベルの算術平均を取ることができます。
ただし、体積をワットで測定する場合は、二次平均 ( RMS ) を使用します。
一般的に言えば、算術平均で十分です。これは、幾何平均 (n 乗根を取ることを含む) よりも計算量がはるかに少なくなります。
関係する心理学に関しては、幾何平均が算術平均よりも大きくなることはありません。そのため、一般的により高いスコアを好む場合は、算術が最良の選択です。
中央値は、データ セットが比較的小さく、大量の外れ値が発生する可能性が比較的高い場合に最も役立ちます。これらの投票の精度によっては、中央値が少し恣意的になることがあります。
可能な限り最も正確な答えが本当に必要な場合は、算術幾何平均を計算することができます。ただし、これには算術平均と幾何平均の両方を繰り返し計算する必要があるため、比較すると非常に計算量が多くなります。
答えは、コンテキストと目的によって異なります。変化率は、幾何平均を使用するのに適した時期として言及されました。アンテナと周波数を計算するときは、幾何平均を使用します。これは、周波数範囲の平均や中間、またはアンテナの平均サイズよりも変化率が重要であるためです。数値が大きく異なる場合、特にほとんどが類似しているが、1 つまたは 2 つが「フライヤー」である場合 (他の範囲から遠く離れている場合) は、幾何平均が結果を「平滑化」します (異なる数値が結果に変化を及ぼさないようにします)。必要以上に）。この方法は、弾丸グループのサイズを計算するために使用されます (「フライヤー」はおそらく機器ではなく人的エラーであるため、その場合、平均は「不公平」です。) 幾何平均に似た別のバリエーションとして、二乗平均平方根法があります。まず、数値の平方根を取り、その平均を取り、次に答えを 2 乗します (これにより、さらに平滑化が行われます)。これは電気計算でよく使用され、ほとんどの電気メーターは平均値ではなく「RMS」(二乗平均平方根) で計算されます。これが少し役立つことを願っています。それをわかりやすく説明しているサイトがあります。standardwisdom.com