Es uno de los conceptos más importantes de la estadística, un tema crucial para aprender Machine Learning.
- Media geométrica: Al igual que la media aritmética es la suma de todos los valores discretos del conjunto, la media geométrica es el producto de los valores discretos del conjunto. Es útil para el conjunto de valores discretos positivos.
Ejemplo –Sequence = {1, 3, 9} product = 27 n, Total values = 3 Harmonic Mean = (27)^(1/3)
Código –
# Geometric Mean
import
numpy as np
# discrete set of numbers
from
scipy.stats.mstats
import
gmean
x
=
gmean([
1
,
3
,
9
])
# Mean
print
(
"Geometric Mean is :"
, x)
Producción :
Geometric Mean is : 3
- Media armónica: la media armónica juega un papel cuando se trata de calcular la media de los términos que están definidos en relación con cualquier unidad. Es el recíproco de la media de los recíprocos de los datos. Se utiliza cuando la variación inversa en la relación está involucrada en los datos.
Ejemplo –
Sequence = {1, 3, 9} sum of reciprocals = 1/1 + 1/3 + 1/9 n, Total values = 3 Harmonic Mean = 3 / (sum of reciprocals)
Código –
# Harmonic Mean
import
numpy as np
# discrete set of numbers
from
scipy.stats.mstats
import
hmean
x
=
hmean([
1
,
3
,
9
])
# Mean
print
(
"Harmonic Mean is :"
, x)
Producción :
Harmonic Mean is : 2.076923076923077
- Relación entre Aritmética (AM), Armónica (HM) y Media Geométrica (GM):
Ejemplo –Sequence = {1, 3, 9} sum of reciprocals = 1/1 + 1/3 + 1/9 Sum = 10 Product = 27 n, Total values = 3 Arithmetic Mean = 4.33 Geometric Mean = 3 Harmonic Mean = 3 / (sum of reciprocals) = 2.077
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Mohit Gupta_OMG 🙂 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA