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표본 평균은 데이터 집합의 평균입니다. 표본 평균은 중심 경향에 대한 아이디어, 즉 일련의 숫자에 대한 일반적인 경향에 대한 아이디어를 제공 할 수 있다는 점에서 중요합니다. 표본 평균을 사용한 통계 분석을 통해 통계학자는 표준 편차 및 분산과 같은 항목을 계산할 수 있습니다. 샘플 평균은 강의실과 같은 설정에서 테스트의 평균 점수를 결정하거나 야구에서 플레이어의 평균 타격을 결정하는 데 사용할 수 있습니다.
데이터 세트를 결정하십시오. 이것은 키, 몸무게, 급여 또는 식료품 청구서 금액과 같은 거의 모든 것이 될 수 있습니다.
현지 신문이나 전국 신문에 광고를 게재할지 여부를 결정하려는 관리자의 경우를 생각해보십시오. 이렇게하려면 회사에서 일하는 사람들이 근처에서 태어 났는지 또는 멀리 왔는지 아는 것이 유용 할 것입니다. 동료 출생지에서 직장까지의 평균 거리를 파악하려면 먼저 데이터를 수집하십시오. 44 마일, 17 마일, 522 마일, 849 마일, 71 마일, 64 마일, 486 마일 및 235 마일로 구성된 목록 일 수 있습니다.
데이터 세트에 숫자를 더합니다.
거리의 예를 들어 44 + 17 + 522 + 849 + 71 + 64 + 486 + 235를 더하면 2288 마일이됩니다.
데이터의 합을 데이터 세트의 항목 수로 나눕니다.
이 예에서는 데이터 집합에 8 개의 숫자가 있으므로 2288 마일의 합계를 8로 나누면 286 마일이됩니다.