माध्य, माध्यिका व बहुलक कैलकुलेटर 🔒 आपका डेटा कभी ब्राउज़र से बाहर नहीं जाता।
संख्याओं की सूची का माध्य, माध्यिका और बहुलक निकालें।
इस टूल के बारे में
यह माध्य, माध्यिका और बहुलक कैलकुलेटर किसी भी संख्या सूची को लेकर आपके ब्राउज़र में ही तुरंत केंद्रीय प्रवृत्ति के तीनों मापों की गणना कर देता है। कॉमा, स्पेस या नई लाइन से अलग किए गए मान पेस्ट करें और टाइप करते ही परिणाम अपडेट हो जाएंगे। माध्य अंकगणितीय औसत है — सभी को जोड़कर संख्या से भाग दें — लेकिन एक भी असामान्य मान इसे आसानी से भटका सकता है, इसलिए कुछ चरम मान इसे किसी सामान्य डेटा बिंदु का खराब प्रतिनिधित्व बना सकते हैं। माध्यिका संख्याओं को क्रमबद्ध करने के बाद बीच का मान है (सम संख्या वाली सूची के लिए बीच के दो मानों का औसत); चूंकि यह केवल स्थिति की परवाह करती है, परिमाण की नहीं, इसलिए असामान्य मानों या तिरछे डेटा में भी यह स्थिर बनी रहती है।
बहुलक बस वह मान (या मान) है जो सबसे अधिक बार आता है। माध्य और माध्यिका के विपरीत, यह श्रेणीबद्ध डेटा पर भी उतनी ही अच्छी तरह काम करता है — पसंदीदा रंग, जूते का साइज़, सर्वेक्षण रेटिंग — और यह परिमाण के बजाय पुनरावृत्ति को उजागर करता है। किसी डेटासेट में कोई बहुलक नहीं हो सकता जब हर मान अद्वितीय हो, एक ही बहुलक हो सकता है जब कोई एक मान सबसे अधिक दोहराता हो, या एक साथ कई बराबरी वाले बहुलक हो सकते हैं — यानी बहु-बहुलक वितरण — जिसे यह टूल स्वतः पहचानकर सूचीबद्ध कर देता है। यह जानना महत्वपूर्ण है कि कब कौन-सा माप चुनें: समान रूप से फैले संख्यात्मक डेटा के लिए माध्य, असामान्य मान या तिरछेपन की चिंता होने पर (घरेलू आय, घरों की कीमतें) माध्यिका, और जब औसत के बजाय सबसे सामान्य श्रेणी या मान मायने रखे तब बहुलक का उपयोग करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
आय या घर की कीमतों जैसी चीज़ों के लिए माध्यिका अक्सर माध्य से बेहतर माप क्यों होती है?
आय और घर की कीमतें "स्क्यूड" डेटा के क्लासिक उदाहरण हैं — ज़्यादातर मान एक सामान्य रेंज में जमा होते हैं, लेकिन कुछ बेहद ज़्यादा आउटलायर भी होते हैं (एक अरबपति की आय, किसी हवेली की बिक्री कीमत)। माध्य उन आउटलायर्स की ओर नाटकीय रूप से खिंच जाता है, तो यह "सामान्य" क्या है इसकी भ्रामक तस्वीर दिखा सकता है — किसी मोहल्ले की औसत आय एक बहुत अमीर परिवार से बढ़ी हुई हो सकती है। माध्यिका, असली बीच का मान होने के कारण, आउटलायर्स कितने चरम हैं इससे प्रभावित नहीं होती, बस इससे प्रभावित होती है कि कितने मान उसके ऊपर बनाम नीचे हैं, जो आमतौर पर इसे इस तरह के डेटा के लिए ज़्यादा प्रतिनिधि "सामान्य मान" बनाता है।