Меры центральной тенденции — это статистические показатели, которые описывают центр распределения данных. Они помогают понять, где сосредоточены значения в наборе данных. В понятие мер центральной тенденции входят следующие ключевые элементы:

• Среднее значение: Это арифметическая сумма всех значений, деленная на их количество. Среднее значение является наиболее распространенной мерой центральной тенденции.
• Медиана: Это значение, которое делит набор данных на две равные части. Для нахождения медианы данные сначала сортируются, а затем выбирается среднее значение из центральных элементов (если количество элементов четное) или просто центральный элемент (если количество нечетное).
• Мода: Это значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных. В некоторых случаях может быть несколько мод (мультимодальные распределения).

Кроме того, важными статистическими мерами, которые могут дополнять анализ данных, являются:

• Размах: Это разница между максимальным и минимальным значениями в наборе данных. Он показывает диапазон значений, но не учитывает распределение данных.
• Межквартильный размах: Это разница между 75-м и 25-м процентилями (квартилями) и показывает разброс центральной половины данных, что делает его более устойчивым к выбросам.
• Дисперсия: Это среднее квадратическое отклонение значений от их среднего. Она показывает, насколько сильно данные разбросаны вокруг среднего.
• Стандартное отклонение: Это квадратный корень из дисперсии. Оно также показывает разброс данных, но в тех же единицах, что и сами данные, что делает его более интерпретируемым.

Таким образом, полное понятие мер центральной тенденции включает в себя среднее значение, медиану, моду и размах, а также может быть дополнено другими мерами, такими как дисперсия и стандартное отклонение, для более глубокого анализа распределения данных.