Bài học này cung cấp kiến thức nền tảng về các số đặc trưng đo xu thế trung tâm của một tập dữ liệu, bao gồm trung bình cộng, trung vị và mốt. Đây là những khái niệm quan trọng trong thống kê, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự phân bố và đặc điểm của dữ liệu.
Chúng tôi sẽ trình bày lý thuyết một cách dễ hiểu, kèm theo các ví dụ minh họa cụ thể để bạn có thể nắm bắt kiến thức một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngoài ra, bài viết còn cung cấp các bài tập thực hành để bạn củng cố kiến thức đã học.
1. SỐ TRUNG BÌNH VÀ TRUNG VỊ 2. TỨ PHÂN VỊ 3. MỐT
1. SỐ TRUNG BÌNH VÀ TRUNG VỊ
a. Số trung bình
Cho mẫu số liệu \({x_1},{x_2},{x_3},...,{x_n}\)
+) Số trung bình (hay TB cộng) của mẫu số liệu kí hiệu là \(\overline x \), được tính bằng công thức: \(\overline x = \frac{{{x_1} + {x_2} + {x_3} + ... + {x_n}}}{n}\)
+) Mẫu số liệu cho dưới dạng bảng tần số thì:
\(\overline x = \frac{{{m_1}{x_1} + {m_2}{x_2} + {m_3}{x_3} + ... + {m_k}{x_k}}}{n}\)
Với \({m_i}\) là tần số của giá trị \({x_i}\) và \(n = {m_1} + {m_2} + ... + {m_k}\)
+) Ý nghĩa: Số trung bình là giá trị trung bình cộng, cho biết vị trí trung tâm của mẫu số liệu và có thể dùng để đại diện cho mẫu số liệu
b. Trung vị
+) Trong trường hợp mẫu số liệu có giá trị bất thường (rất lớn hoặc rất bé so với đa số các giá trị khác), ta dùng trung vị để đo xu thế trung tâm.
Ví dụ: mẫu số liệu: 1 3 2 3 4 20
Tìm trung vị:
Bước 1: Sắp xếp các giá trị theo thứ tự không giảm \({X_1},{X_2},..,{X_n}\)
Bước 2: Cỡ mẫu = n.
+ Nếu n lẻ (\(n = 2k - 1\)) thì trung vị là \({X_k}\)
+ Nếu n chẵn (\(n = 2k\)) thì trung vị bằng \(\frac{1}{2}({X_k} + {X_{k + 1}})\)
+) Ý nghĩa: Trung vị là giá trị ở vị trí chính giữa của mẫu số liệu đã sắp xếp theo thứ tự không giảm. Trung vị không bị ảnh hưởng bởi giá trị bất thường như số trung bình.
2. TỨ PHÂN VỊ
Tứ phân vị gồm 3 giá trị \({Q_1},{Q_2},{Q_3}\), nó chia mẫu số liệu đã sắp xếp
theo thứ tự từ nhỏ đến lớn thành 4 phần, mỗi phần đều chứa 25% giá trị.
+) Các bước tìm tứ phân vị:
Bước 1: Sắp xếp mẫu số liệu theo thứ tự không giảm.
Bước 2: Tìm trung vị, chính là \({Q_2}\)
Bước 3: \({Q_1}\) là trung vị của nửa số liệu bên trái \({Q_2}\)(không bao gồm \({Q_2}\) nếu n lẻ).
Bước 4: \({Q_3}\)là trung vị của nửa số liệu bên phải \({Q_2}\)(không bao gồm \({Q_2}\) nếu n lẻ).
Chú ý:
\({Q_1}\) còn được gọi là tứ phân vị thứ nhất hoặc tứ phân vị dưới.
\({Q_3}\) còn được gọi là tứ phân vị thứ ba hoặc tứ phân vị trên.
3. MỐT
+) Mốt của mẫu số liệu là giá trị xuất hiện với tần số lớn nhất
+) Ý nghĩa: Dùng mốt để đo xu thế trung tâm của mẫu số liệu khi mẫu có nhiều giá trị trùng nhau.
+) Nhận xét
- Mốt có thể không là duy nhất. Một mẫu có thể có nhiều mốt
- Khi các giá trị trong mẫu xuất hiện với tần số như nhau thì mẫu số liệu đó không có mốt.
Trong thống kê, các số đặc trưng đo xu thế trung tâm đóng vai trò quan trọng trong việc mô tả và tóm tắt một tập dữ liệu. Chúng giúp chúng ta xác định vị trí trung tâm của dữ liệu, từ đó hiểu rõ hơn về sự phân bố và đặc điểm của nó. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về ba số đặc trưng đo xu thế trung tâm phổ biến nhất: trung bình cộng, trung vị và mốt, dựa trên chương trình SGK Toán 10 Kết nối tri thức.
Trung bình cộng là tổng của tất cả các giá trị trong một tập dữ liệu chia cho số lượng giá trị đó. Công thức tính trung bình cộng:
x̄ = (∑xi) / n
Trong đó:
Ví dụ: Cho tập dữ liệu: 2, 4, 6, 8, 10. Trung bình cộng của tập dữ liệu này là (2 + 4 + 6 + 8 + 10) / 5 = 6.
Trung vị là giá trị nằm ở giữa một tập dữ liệu đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần. Nếu số lượng giá trị trong tập dữ liệu là lẻ, trung vị là giá trị ở vị trí giữa. Nếu số lượng giá trị là chẵn, trung vị là trung bình cộng của hai giá trị ở vị trí giữa.
Ví dụ 1: Cho tập dữ liệu: 2, 4, 6, 8, 10. Trung vị của tập dữ liệu này là 6.
Ví dụ 2: Cho tập dữ liệu: 2, 4, 6, 8. Trung vị của tập dữ liệu này là (4 + 6) / 2 = 5.
Mốt là giá trị xuất hiện nhiều nhất trong một tập dữ liệu. Một tập dữ liệu có thể có một mốt (unimodal), nhiều mốt (multimodal) hoặc không có mốt nào (nếu tất cả các giá trị đều xuất hiện với tần số bằng nhau).
Ví dụ: Cho tập dữ liệu: 2, 4, 4, 6, 8. Mốt của tập dữ liệu này là 4.
Mối quan hệ giữa trung bình cộng, trung vị và mốt có thể cung cấp thông tin về sự phân bố của dữ liệu:
Các số đặc trưng đo xu thế trung tâm được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
Hãy tự giải các bài tập sau để củng cố kiến thức về các số đặc trưng đo xu thế trung tâm:
Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những kiến thức cơ bản và hữu ích về lý thuyết các số đặc trưng đo xu thế trung tâm. Hãy luyện tập thường xuyên để nắm vững kiến thức và áp dụng vào thực tế.
