Số đo tập trung – Phần 3: Trung vị (Median)

Tiếp theo loạt bài về số đo xu hướng tập trung, hôm nay tôi sẽ nói với các bạn về trung vị (median). Nếu bạn nào biết nhiều từ hán việt có lẽ sẽ hiểu ý nghĩa của từ “trung vị” ngay. Nó có nghĩa là VỊ TRÍ Ở GIỮA. Đó chính là bản chất của trung vị. Tuy nhiên nó nằm ở giữa là giữa cái gì? Câu trả lời đó là nằm giữa các phần tử ĐÃ ĐƯỢC SẮP XẾP.

Giả sử chúng ta có 5 phần tử sau khi sắp xếp là:

3, 4, 7, 9, 17 (more…)

Số đo tập trung – Phần 2: Các loại trung bình (Mean) khác

Số trung bình gia quyền (Weighted Mean)

Trung bình gia quyền hay còn gọi là trung bình có trọng số. Như ở ví dụ phần 1 chúng ta thấy 6 là số trung bình của 3 số 3, 7, 8. Tức là:

Tw = (3 x 1/3) + (7 x 1/3) + (8 x 1/3) = 6

Chúng ta có thể tạm kết luận rằng, ở ví dụ trên mỗi phần tử có trọng số là bằng 1/3. Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu trọng số khác nhau trong từng phần tử. Giả sử 3 số trên có trọng số  lần lượt là 1/5, 2/5, 2/5. Lúc này trung bình gia quyền sẽ là:

Tw = (3 x 1/5) + (7 x 2/5) + (8 x 1/3) = 6.6 (more…)

Số đo tập trung – Phần 1: Trung bình (Mean)

Số đo tập trung (Measures of Central Value) là các số đo cơ bản để mô tả sự tập trung của dữ liệu. Các số đo này cơ bản nhưng rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực đặc biệt là thống kê. Ở series này, tôi sẽ lần lượt giới thiệu về trung bình (mean), trung vị (median), tần số xuất hiện nhiều nhất trong mẫu (mode hoặc modal value).

Số trung bình (Mean)

Trung bình (mean hoặc average), trong toán học nó được biết đến với tên gọi trung bình cộng. Có lẽ đây là số đo khá đơn giản và quen thuộc với chúng ta.

Giả sử chúng ta có 3 số 3, 7, 8, vậy giá trị trung bình cộng của 3 số này là sẽ là (3+7+8)/3 = 6.

mean-3-7-8

Rất dễ đúng không? Vậy trong xử lý ảnh, liệu nó có thể được ứng dụng cụ thể? Trong xử lý ảnh, bản thân mean và các biến thể khác của nó được sử dụng khá phổ biến. Để hiểu chi tiết về nó trong xử lý ảnh, chúng ta sẽ thử ví dụ nhỏ như sau. Chúng ta sẽ có 1 ảnh bông hoa:

flower (more…)