विनसाइड मीनिंग डे परिभाषा;

क्या है विनसर्ड मीन?

विनसर्ड मीन औसत का एक तरीका है जो शुरू में सबसे छोटे और सबसे बड़े मूल्यों को उनके निकटतम अवलोकनों के साथ बदल देता है। यह गणना पर बाहरी या असामान्य चरम मूल्यों, या आउटलेर के प्रभाव को सीमित करने के लिए किया जाता है। मानों को प्रतिस्थापित करने के बाद, अंकगणित माध्य सूत्र का उपयोग तब विनियोजित माध्य की गणना के लिए किया जाता है।

चाबी छीन लेना

• विजयी श्रेणी का औसत एक औसत तरीका है जिसमें डेटा के सबसे छोटे और सबसे बड़े मूल्यों को उनके निकटतम अवलोकन के साथ सेट करना शामिल है।
• यह आउटकम के प्रभावों को कम चरम मूल्यों के साथ बदलकर कम कर देता है।
• विजयी श्रेणी का मतलब छंटनी के माध्यम के समान नहीं है, जिसमें डेटा बिंदुओं को हटाने के लिए उन्हें प्रतिस्थापित करने का विरोध करना शामिल है – हालांकि दोनों के परिणाम करीब हैं।

विनसाइड मीन के लिए फॉर्मूला

विनसर्ड साधन दो तरह से व्यक्त किए जाते हैं। एक “k n ” विनियोजित साधन ‘k’ के सबसे छोटे और सबसे बड़े अवलोकनों के प्रतिस्थापन को दर्शाता है, जहाँ ‘k’ एक पूर्णांक है। एक “X%” जीतता है जिसमें डेटा के दोनों सिरों से दिए गए मानों का प्रतिशत बदलना शामिल है।

सबसे छोटे और सबसे बड़े डेटा बिंदुओं को बदलकर, तब सभी डेटा बिंदुओं को जोड़कर योग को कुल अंकों की संख्या से विभाजित करके प्राप्त किया जाता है।

क्या करता है मतलब आप बताओ?

जीत का मतलब आउटलेर्स के लिए कम संवेदनशील है क्योंकि यह उन्हें कम चरम मूल्यों के साथ बदल सकता है। यही है, यह अंकगणित बनाम अंकगणितीय औसत के लिए कम संवेदनशील है। हालांकि, अगर किसी वितरण में वसा की पूंछ होती है, तो वितरण के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों को हटाने का प्रभाव वितरण के आंकड़ों में परिवर्तनशीलता की उच्च डिग्री के कारण बहुत कम प्रभाव पड़ेगा ।

Winsorized माध्य का उपयोग कैसे करें का उदाहरण

चलिए निम्नलिखित डेटा सेट के लिए दिए गए विंडशेयर अर्थ की गणना करते हैं: 1, 5, 7, 8, 9, 10, 34। इस उदाहरण में, हम मानते हैं कि विनसमैट का मतलब पहले क्रम में है, जिसमें हम सबसे छोटे और सबसे बड़े मानों की जगह लेते हैं। उनके निकटतम अवलोकन।

डेटा सेट अब निम्नानुसार दिखाई देता है: 5, 5, 7, 8, 9, 10, 10. नए सेट के एक अंकगणितीय औसत को लेने से 7.7, या (5 + 5 + 7 + 8 + 8 + 9 + 10 का अनुमानित परिणाम प्राप्त होता है। + 10) 7. से विभाजित। ध्यान दें कि अंकगणितीय माध्य उच्चतर होगा – 10.6। विजयी श्रेणी का मतलब प्रभावी रूप से 34 मूल्य के प्रभाव को कम करता है।

या विचार करें कि 20% का जीतना मतलब है कि शीर्ष 10% और नीचे 10% लेता है और उन्हें उनके अगले निकटतम मूल्य के साथ बदल देता है। हम निम्नलिखित डेटा सेट को जीतेंगे: 2, 4, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 62, 75। दो सबसे छोटे और सबसे बड़े डेटा बिंदु – 20 डेटा बिंदुओं में से 10% – को उनके अगले निकटतम मूल्य से बदल दिया जाएगा। इस प्रकार, नया डेटा सेट निम्नानुसार है: 7, 7, 7, 8, 11, 14, 18, 23, 23, 27, 35, 40, 49, 50, 55, 60, 61, 61, 61, 61। विजयी श्रेणी का मतलब 33.9 है, या डेटा की कुल संख्या (20) से विभाजित डेटा (678) के कुल।

विन्सेर्ड मीन बनाम बनाम ट्रिम्ड मीन

विनट्रेड किए गए माध्य में डेटा बिंदुओं को संशोधित करना शामिल है, जबकि छंटनी का मतलब डेटा बिंदुओं को निकालना शामिल है। यह विंडसाइड माध्य और ट्रिम किए गए माध्य के लिए आम है या कभी-कभी एक-दूसरे के मूल्य के बराबर होता है।

विनसर्ड मीन की सीमाएँ

विंडसर के लिए एक प्रमुख नकारात्मक पहलू यह है कि वे स्वाभाविक रूप से डेटा सेट में कुछ पूर्वाग्रह का परिचय देते हैं। आउटलेर्स के प्रभाव को कम करके, विश्लेषण को बेहतर विश्लेषण के लिए संशोधित किया जाता है, लेकिन अंतर्निहित डेटा के बारे में जानकारी भी निकाल देता है।