When dealing with a set of data, su

When dealing with a set of data, such as daily high temperatures, one can determine the center of the data by calculating the mean. Often called the average, this familiar measure is calculated by adding up the individual values and dividing by the number of values. Note that the mean is typically more precise than any single observation.

For this one-month, high temperature dataset from Asheville, NC, the sum of the 31 temperatures is 2045. The mean equals 2045 divided by 31 or approximately 66°F.

2.1.2 Limitations of the Mean Value
There’s one caveat to working with mean values. They can be skewed by the presence (or absence) of just one observation if it is very different from the other values.
For our Asheville dataset, imagine that one of the 62°F temperatures was mistakenly recorded as 262°F. That would change the mean (average) value to approximately 72°F. A 6.45°F difference in the average monthly temperature is a very large change, climatically speaking.

Results (Thai) 1:

เมื่อจัดการกับชุดของข้อมูล เช่นอุณหภูมิสูงทุกวัน หนึ่งสามารถกำหนดศูนย์กลางของข้อมูล โดยการคำนวณค่าเฉลี่ย วัดนี้คุ้นเคยมักจะเรียกว่าค่าเฉลี่ย จะคำนวณ โดยการเพิ่มค่าแต่ละค่า และหาร ด้วยจำนวนค่า โปรดสังเกตว่า ค่าเฉลี่ยโดยปกติชัดเจนยิ่งขึ้นกว่าการสังเกตเดียว สำหรับชุดข้อมูลจาก Asheville, NC หนึ่งเดือน สูงอุณหภูมินี้ผลรวมของอุณหภูมิ 31 เป็น 2045 ค่าเฉลี่ยเท่ากับหาร 31 หรือประมาณ 66° F. 2045 2.1.2 ข้อจำกัดของค่าเฉลี่ยCaveat เดียวไปทำงานกับค่าเฉลี่ยได้ พวกเขาสามารถมีเบ้ โดยมี (หรือ) เก็บข้อมูลเพียงหนึ่งถ้ามากแตกต่างจากค่าอื่น ๆ สำหรับชุดข้อมูลของ Asheville จินตนาการที่อุณหภูมิ 62° F หนึ่งแสดงบันทึกเป็น 262 องศาเอฟ ที่จะเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) เป็นประมาณ 72 องศาเอฟ ต่าง 6.45° F อุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ climatically พูด

Results (Thai) 2:

เมื่อจัดการกับชุดของข้อมูลเช่นอุณหภูมิสูงทุกวันหนึ่งสามารถตรวจสอบศูนย์ข้อมูลโดยการคำนวณค่าเฉลี่ย มักจะเรียกว่าค่าเฉลี่ยนี้วัดที่คุ้นเคยจะถูกคำนวณโดยการเพิ่มค่าของแต่ละบุคคลและหารด้วยจำนวนค่า โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยโดยทั่วไปจะมีความแม่นยำมากขึ้นกว่าการสังเกตเดียว. นี้หนึ่งเดือนชุดข้อมูลที่อุณหภูมิสูงจาก Asheville, NC, ผลรวมของ 31 อุณหภูมิ 2045. เป็นค่าเฉลี่ยเท่ากับ 2,045 หารด้วย 31 หรือประมาณ 66 ° F. 2.1 0.2 ข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยมีหนึ่งข้อแม้ที่จะทำงานกับค่าเฉลี่ย พวกเขาสามารถเบ้จากการปรากฏตัว (หรือไม่มี) เพียงหนึ่งสังเกตว่ามันเป็นความแตกต่างจากค่าอื่น ๆ . สำหรับชุดข้อมูลที่แอชวิลของเราคิดว่าเป็นหนึ่งใน 62 ° F อุณหภูมิที่ได้รับการบันทึกผิดเป็น 262 ° F ที่จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) มูลค่าประมาณ 72 ° F 6.45 ° F ความแตกต่างในอุณหภูมิเฉลี่ยต่อเดือนคือการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่มากภูมิประเทศพูด

Results (Thai) 3:

เมื่อจัดการกับชุดของข้อมูล เช่น อุณหภูมิสูงทุกวัน หนึ่งสามารถตรวจสอบศูนย์ของข้อมูลโดยการคำนวณค่าเฉลี่ย มักจะเรียกว่าเฉลี่ย วัดที่คุ้นเคยนี้คำนวณโดยการเพิ่มค่าของแต่ละบุคคลและหารด้วยจำนวนของค่า ทราบว่าโดยปกติจะแม่นยำกว่าแบบเดียวใด ๆ .

สำหรับ 1 เดือนข้อมูลอุณหภูมิสูงจาก Asheville , NC , ผลรวมของ 31 อุณหภูมิคือ 2588 . ค่าเฉลี่ยเท่ากับ 2588 หารด้วย 31 หรือประมาณ 66 ° F .

2.1.2 ข้อจำกัดของค่าเฉลี่ย
มีอยู่ข้อแม้งานหมายถึงค่า พวกเขาสามารถจะเบ้โดยการแสดงตน ( หรือขาด ) เพียงหนึ่งสังเกตว่ามันแตกต่างจากค่าอื่น ๆ
สำหรับข้อมูลแอชวิลล์ของเราคิดว่าหนึ่งใน 62 ° F อุณหภูมิเป็นองศา F . ที่บันทึกผิดพลาดแล้วจะเปลี่ยนแปลงหมายถึง ( เฉลี่ย ) มูลค่าประมาณ 72 ° F เป็น 6.45 ° F ความแตกต่างในอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนเป็นการเปลี่ยนแปลงใหญ่มาก
climatically พูด