Medidas de tendência central são estatísticas que descrevem o centro de um conjunto de dados. Elas são usadas para resumir um conjunto de dados, fornecendo uma ideia de qual valor é mais comum ou mais representativo.
Existem três tipos principais de medidas de tendência central:
As medidas de tendência central são ferramentas úteis para resumir um conjunto de dados. Elas são fáceis de entender e interpretar, e podem ser usadas para comparar conjuntos de dados diferentes.
No entanto, as medidas de tendência central também têm algumas limitações. Elas podem ser influenciadas por valores extremos, e podem não ser representativas de conjuntos de dados com distribuição não simétrica.
Considere o seguinte conjunto de dados:
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2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
“`
A média é 6, a mediana é 6, e a moda é 6.
Em outro exemplo, considere o seguinte conjunto de dados:
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1, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 5, 6
“`
A média é 3, a mediana é 1, e a moda é 1.
O que são medidas de tendência central?
Medidas de tendência central são estatísticas que descrevem o centro de um conjunto de dados.
Quais são os tipos de medidas de tendência central?
Existem três tipos principais de medidas de tendência central:
Quais são as vantagens das medidas de tendência central?
As medidas de tendência central são ferramentas úteis para resumir um conjunto de dados. Elas são fáceis de entender e interpretar, e podem ser usadas para comparar conjuntos de dados diferentes.
Quais são as desvantagens das medidas de tendência central?
As medidas de tendência central também têm algumas limitações. Elas podem ser influenciadas por valores extremos, e podem não ser representativas de conjuntos de dados com distribuição não simétrica.
Como escolher a medida de tendência central mais adequada?
A escolha da medida de tendência central mais adequada depende das características do conjunto de dados. Em geral, a média é a medida de tendência central mais utilizada, pois é fácil de calcular e interpretar. A mediana é uma boa escolha quando o conjunto de dados tem valores extremos. A moda é uma boa escolha quando o conjunto de dados tem valores com frequências muito diferentes.
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