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所以我想这在技术上不是一个代码问题，但我确信在编写代码时会为其他人和我自己提出这个问题，所以希望它仍然是一个在 SO 上发布的好问题。

谷歌已经指导我对何时在财务数字等方面使用其中一个或另一个进行了大量很好的冗长解释。

但是我的特定背景不适合，我想知道这里是否有人有一些见识。我需要就特定项目的“好”程度获得一大堆个人用户的投票。即，一些用户每个给一个特定项目的分数在 0 到 10 之间，我想报告“典型”分数是多少。将几何和/或算术平均值报告为典型响应的直观原因是什么？

或者，就此而言，我是否会更好地报告中位数？

我想“最好”的方法可能涉及到一些心理学......

无论如何，你有它。

谢谢！

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4 回答 4

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你想要算术平均值。因为你没有测量平均值或其他东西的平均变化。

于 2010-07-01T18:45:17.080 回答
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一般来说，算术平均值就足够了。它的计算量远低于几何平均值（涉及取 n 次根）。

至于所涉及的心理学，几何平均数永远不会大于算术平均数，因此如果您通常希望获得更高的分数，那么算术是最佳选择。

当数据集相对较小且出现大量异常值的可能性相对较高时，中位数最有用。根据这些投票的精确度，中位数有时可能会有点随意。

如果你真的想要最准确的答案，你可以去计算算术几何平均值。然而，这涉及重复计算算术和几何平均值，因此相比之下它的计算量非常大。

于 2010-07-01T18:45:23.397 回答
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算术平均值是正确的。

你的规模是人为的：

  • 它是有界的，从 0 到 10
  • 8.5 直观地在 8 到 9 之间

但对于其他尺度，您需要考虑使用的正确均值。

其他一些例子

在计算金钱时，有人认为财富具有对数效用。因此，在比尔盖茨的财富和内城流浪汉之间的中位数将是一个中等成功的商人。（算术平均值会让你感到拉里佩奇。）

在测量声级时，分贝已经使效果正常化。所以你可以取分贝的算术平均值。

但是，如果您以瓦特为单位测量体积，则使用二次均值 ( RMS )。

于 2016-06-10T16:19:40.363 回答
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答案取决于上下文和您的目的。百分比变化被认为是使用几何平均值的好时机。我在计算天线和频率时使用几何平均值，因为百分比变化比频率范围的平均值或中间值或天线的平均尺寸更重要。如果您的数字差异很大，尤其是如果大多数相似但一两个是“传单”（远离其他数字的范围），则几何平均值将使结果“平滑”（不要让不同的数字对结果产生影响）超过他们应该的）。此方法用于计算子弹组大小（“传单”可能是人为错误，而不是设备，因此在这种情况下，平均值是“不公平的”）。另一个类似于几何平均值的变体是均方根法。首先你取数字的平方根，取那个平均值，然后平方你的答案（这提供了更多的平滑）。这通常用于电气计算，大多数电表以“RMS”（均方根）计算，而不是平均读数。希望这有所帮助。这是一个很好地解释它的网站。标准智慧网

于 2013-07-15T00:56:39.633 回答