Measures of Central Tendency Explained | Mean, Median, Mode with Examples | Statistics for Beginners
Akansha Yadav explains mean, median, and mode with real examples like salary analysis and house prices. Mean works best for symmetric data, median handles outliers and skewed data, and mode works for categories. The next videos will show how to code these measures.
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सो, हेलो एवरीवन वेल्कम बैक। तो अनदर वीडियो ऑफ द स्कूल जिसमें हम बात करने वाले हैं स्टेटिस्टिक्स के फर्स्ट पार्ट के बारे में। डिस्किट सर्टिस के काफी सारे पार्ट्स होते हैं जो मैंने आपको लास्ट वीडियो में बताया है। बट इस वीडियो में हम बात करेंगे सबसे पहले पार्ट के बारे में। इंडेक्स प्रैक्टिकल एग्जाम्पल से आपने ये डिस्किप्टिवस्टिस्टिक्स ऑलरेडी स्कूल में सीख रखी है। बट इन प्लेलिस्ट के यूज करके आप उसको दोबारा से रिवाइज कर सकते हैं ताकि आप डेटा साइंस मशीन लर्निंग, एआई, डेटा, एनालिसिस जैसी फील्ड में कोई भी डिफिकल्टी फील न करे। तो चलिए स्क्रीन पर चलते हैं और समझते हैं मेजर ऑफ़ सेंट्रल टेंडेंसी, मेजर ऑफ़ सेंट्रल टेंडेंसी। आज हम पढ़ेंगे मेजर ऑफ़ सेंट्रल टेंडेंसी में 3 ऐसी चीजें शुरू होती है। सबसे पहला होता है मीन, उसके बाद आता है मीडियम, उसके बाद आता है मोड। अब इनमें आप कंफ्यूज मत होना। तीनों ही चीजों को हम डिस्कस करेंगे बट। आज मैं आपको बता देती हूँ नेक्स्ट सिक्स डे में कौन कौन सी वीडियोज आने वाली है। आज हम बात करेंगे सेंट्रल टेंडेंसी के बारे में। नेक्ट वीडियो में। इसमें हम बात करेंगे की कैसे हम इसका कोर्ड इम्प्लीमेंटेशन कर सकते हैं। येस स्टेसिक से ये प्लेलिस्ट सिर्फ व सिर्फ थ्योरिटिकल नहीं होने वाली है। इसमें हम कोर्ड इम्प्लीमेंटेशन के साथ साथ समझेंगे कि कैसे आपको आउटपुट को रीड करना है ये भी हम जानेंगे। तो नेक्ट वीडियो मे हम सेंट्रल टेंडेंसी को कोर्ड के थ्रू इम्प्लीमेंट करेंगे। उसके बाद मेजर ऑफ डिस्पर्शन उसके बाद अगैन आप कोर्ड इम्प्लीमेंटेशन से उस चीज को समझेंगे एन देन वी विल बी ऑन मेजर ऑफ पोजीशन। उस पोजीशन के बाद हम उसको कोर्ड इम्प्लीमेंटेशन से समझेंगे। तो सिम्पल है। तो हर 1 चीज को कोर्ड इम्प्लीमेंटेशन से समझना भी जरूरी है, थ्योरिटिकल नॉलेज भी जरूरी है ताकि आप उसपर अपना डोमेन नॉलेज लगाकर उसको रीड करके इन साइट्स के साथ उसको कन्वेय कर सके। तो चलिए बात करते हैं कुछ एग्जांपल के बारे में। मीन मीडियन मोड से रिलेट। अब सेंटर टेंडेंसी का मतलब है कि डेटा के सेंटर को जानना। जब बात होती है डेटा के सेंटर को जानना तो सेंटर को डेटा सेंटर जानने के लिए मतलब यही है की एवरेज की बात। जब बात होती है डेटा को सेंटर में जानना मतलब की। हम बात करे हैं एवरेज की। सो एवरेज कैसे कैलकुलेट करता है मीन हमारी मदद करता है। हमारे पास 3 ही बेसिक पैरामीटर्स हैं, 3 ही बेसिक मेजर्स हैं जिनको यूज कर सकते हैं। मीन का मतलब है सिम्पल एवरेज। जैसे हम एवरेज कैलकुलेट करते है वहीं मीन होता है स सिम्पल एवरेज का ही दूसरा नाम मीन है, दूसरा होता है हमारा मीडियन। मीडियन का मतलब यह है कि बीच में जो वैल्यू है, जो भी आपकी सेंटर वैल्यू है। अगर आपके पास टेन वैल्यू है उसमे आप सेंटर वैल्यूज को फाइन करेंगे तो मीडियन होता है। उसके बाद आता है मोड। मोड का मतलब होता है मोस्ट फ्रीक्वेंट, वैल्यू, मोस्ट फ्रीक्वेंट वैल्यू क्या होती है जो बहुत बार आ रही हूँ आपके डेटा में। तो चलिए अब इसको एग्जांपल से समझते हैं। जब हम बात करते हैं सैलरी की। अब मान लो आपको सैलरी का एनालिसिस करने के लिए दिया है। आप एचआर एनालिस्ट हो और आपको सैलरी का एनालिसिस करना है। सैलरी का एनालिस करना है कि मतलब आपके पास 10 एम्प्लॉयर का डेटा है। आपके पास 10 एम्प्लॉयर की सैलरी का डेटा है की 1 पर्सेंट ट्वेंटी फाइव के नेक्सट पर्सन, थर्टी फाइव के दें से, ट्वेंटी, 8 के अनअदर ट्वेंटी, सिक्स के, फिफ्टी के, वन प्वाइंट फाइव, लाख ट्वेंटी सेवन के लेस से ट्वेंटी नाइन के, टी के एंड थर्टी टू के सब मैंने थाउजेंड में और लक्स में सैलरी को मेंशन करना है। अब ये कुछ डेटा है आपके पास आपको इन्ही डेटा का यूज करना है। ये 10 एम्प्लॉइस का डेटा है इन्हीं को यूज करके आपको मीन पता लगना है। पहले तो मीन क्या है। 11 बहुत ही इम्पोर्टेंट पैरामीटर होता और मीन का मतलब क्या होता है। मन का फॉर्मूला होता है की आप इन सारी वैल्यू उसको एड कर। 2 मतलब की सम ऑफ़, ऑल वैल्यू जितनी भी वैल्यू, इन सबको एड कर। 2 उसको डिवाइड करो किससे नंबर ऑफ़ वैल्यू से मतलब कितनी वैल्यू है आपके पास, हमारे पास टोटल टेन वैल्यू है। अब टेंड वैल्यूज इन सबको एडिशन करके आपके पास क्या आएगा इसके पास एडिशन करके टू फोर, फोर, टू सेवन जीरो, जीरो एंड जीरो तो ये हमारे पास कुछ डेटा आएगा मतलब कि ये हमारे पास वैल्यू आयेंगी। अब जैसा मैंने आपको बताया की मीन का मतलब है एवरेज निकालना तो एवरेज कैसे निकालता है एवरेज का फॉर्मूला होता समफल वैल्यू डिवाइडेड, बाय नंबर ऑफ़ वैल्यू। इसको हम सिम्पली डिवाइड करेंगे तो हमारे पास आएगा फोर्टी टू थाउसन सेवन हंड्रेड, ये हमारी सेंटर वैल्यू है, ये सेंट्रल डेटा है। अब यहाँ पर अगर हम देखे तो सारी वैल्यू तो थाउजेंड में है बट 1 वैल्यू जो है वो वन प्वाइंट फाइव एल मतलब की वन प्वाइंट फाइव लाख 1 एम्प्लॉय ऐसा है जो ऑन प्वाइंट फाइव लाख। अब इसी को डेटा में आउटलायर कहते हैं कोई ऐसी वैल्यू जो आउट ऑफ रेंज जारी हो। अगर आप पूरे डेटा को ऑब्जर्व करें तो हम देख सकते हैं की ट्वेंटी फाइव और थर्टी और फिफ्टी के के बीच बीच में सारे वैल्यूज हैं। मतलब कि अगर हम देखे तो स्टार्टिंग ट्वेंटी फाइव, सो रियर जहाँ फिफ्टी तक रही है ये हमारी रेंज है। बात अगर हम देखे तो ऑन प्वाइंट फाइव एल जो है ये 1 आउटलायर है। अब आउटलायर क्या करता है आउटलायर आपके डेटा के एवरेज को डिसोर्ड करता है, स्टार्ट करता है आपके एवरेज को। अब इससे हमें 1 चीज सीखनी है। मीन सेंसिटिव होता है, मीन सेंसिटिव होता है आउटलायर से मतलब की आपको मीन में आउटलायर को नहीं ऑब्जर्व करते हैं बट जनरली अगर आप देखे तो आपको डेटा देख कर ही समझ में आ जाता है कि इसमें आउटलायर क्या है। जब 12 आउटलायर्स होता है वो हम विजुवली देख सकते हैं। बट ज्यादा होते है तो उसके लिए में विजुलाइजेशन यूज कर देते उसके बारे में भी हम बात करेंगे चलिए बात करते है सेकेंड पैरामीटर के बारे में। अब मान लो आपको करना है एवरेज किसी और एग्जाम्पल को ले आप टीम में आप वर्क करते हो मतलब की आपके पास 1 डेटा दिया गया है की वेबसाइट का जो 1 पेज है वो कितने सेकंड में लोड होता है। अब आपको दिया गया है टाइम्स इन सेकंड मतलब की 1 पेज को लोड होने में कितना सेकंड ले रहा है। यह टू प्वाइंट वन सेकंड ले रहा है। लेट टू प्वाइंट फोर सेकेंड, टू प्वाइंट थ्री सेकेंड, टू प्वाइंट जीरो सेकेंड, फिफ्टीन प्वाइंट जीरो सेकेंड, ये हमारे पास वैल्यू है। अब जब आपके पास पेज लोड करने की वैल्यू है येस ये प्रैक्टिकल सिनारियो है। इन्ही सिनारियो को आपको वर्क करना होता है तो आपको क्या करना है मीन को कैसे कैलकुलेट करते है सम कर लेंगे इन सबका इन सबका सम करते के साथ आपके पास वैल्यू आएगी ट्वेंटी थ्री प्वाइंट इसको डिवाइड करेंगे वन टू थ्री फोर, फाइव फाइव वैल्यू है आपको फाइव से डिवाइड करना है। मतलब की एवरेज आपके पास फोर सेकेंड्स का टाइम लग रहा है। बट ये तो रियल इंडिकेटर नहीं है क्यूंकि अगर आप देखे की डेटा में जो है फिफ्टीन सेकेंड जो है वो 1 क्या है आउटलायर है। अब इस आउटलायर से क्या पता चलता है की हमारा जो एवरेज वैल्यू है यह तो मीन वैल्यू है। तो डेवलपर को क्या लग सकता है कि हमारा ऐप जो है वो थोडा स्लो है बट थोड़ा स्लो है बट न की फिफ्टीन सेकेंड जितना स्लो है तो सिक्स फिफ्टीन वाला जो है। मेरे को लग रहा है कि गलत डेटा या तो एंटर करा गया है या तो गलत डेटा रिकॉर्ड किया गया है तो यह 1 आउटलायर हो गया। आउटलायर्स हमारे डेटा के लिए अच्छे नहीं होते है जैसे हम मीन कैलकुलेट करते हैं। अब बात करते हैं मीडियन की। अब मीडियन जैसा मैंने आपको बताया मीडियन होता हैं सेंटर वैल्यू मीडियन मतलब सेंटल वैल्यू। अब मान लो आपके पास 1 सीटी के हाउस प्राइस का डेटा जैसे थर्टी लैक्स, थर्टी फाइव, लैक्स, फॉर्टी, लैक्स फिफ्टी, लाख एंड ऑन टेन सियार लेट से ये हमारे पास डेटा है। अब इसी डेटा का अगर आप मेन कैल्कुलेट करेंगे तो कैसे कैल्कुलेट केंगे सबको एडिशन कर देंगे तो लेट से एडिशन करके इलेवन प्वाइंट, फाइव फाइव सी आर आता है। इसको 5 वैल्यू है तो 5 से डिवाइड कर देंगे एवरेज हमारी टू प्वाइंट थ्री वन आ जाएगी क्या हमारी टू प्वाइंट, थ्री ऑन, एवरेज वैल्यू कोई सेंस बना रही है। अगर हम डेटा को देखें तो कोई भी सेंस नहीं बना रही है। बात अगर हम मीडियन देखे की मीडियन क्या है इस डेटा का तो मीडियन क्या है। अगर मीडियम की बात करे तो सेंटर डेटा की बात होती है। ये हमारा आलरेडी असेंडिंग ऑर्डर और डिसेंडिंग ऑर्डर में है। तो 2 वैल्यूज इधर से हटा 22 वैल्यूज इधर से हटा 2 यह हमारी सेंटर हो गई सेंटर को कैलकुलेट भी कर लेते है। लाइ हम जैसे फाइव वैल्यू तो फाइव को हम डिवाइड कर देंगे। टू से तो हमारे पास क्या आएगा फोर आएगा फोर के पास बचा कितना तो मतलब कि जब हमें वन और और वैल्यू का निकालना होता है तो फाइव प्लस वन डिवाइडेड बाई टू करते हैं जिसकी वजह से हमारा सिक्स थ्री मतलब वन टू, थ्री थर्ड वैल्यू जो हमारी वो मीडियन है तो हमारे पास क्या है मीडियन मतलब क्या आ गया हमारा फॉ्टीएल फॉर्टी एल हमारा मीडियम है जो हमारा सेंस फुल डेटा दे रहा है। फॉटी मतलब 1 रियल इंडिकेटर है की मिडल क्लास, वायर, फॉर्टी लाख तक में कोई न कोई तो खरीद लेगा। तो जैसे हमारे पास ये डेटा था थर्टी थटीफफ्टीफिफ्टी टेंसया इस जगह पर अगर हम मेन अप्लाई करते तो ये एवरेज डेटा जो एवरेज जो है टू प्वाइंट थ्री वन आ रहा है यह रियल नहीं है ये आपके पास डेटा जो है उसके अकॉर्डिंग रियल ही है कयोंकि आपके पास टेंसितोआउटलायर है टेन सिर आउट से टू प्वाइंट थ्री बन रहा है तो मीन इन जगहों पर वर्क नहीं करता तो हमें लगना होता है मीडियन। मीडियन हमारे पास फॉर्टी है जो हमें रियल इंडिकेटर लगता है। अब इसको बेसिक एग्जांपल से समझते है मान लो आपके पास 10 स्टूडेंट के मार्क्स है। अब जब 10 स्टूडेंट के मार्क्स हैं तो फिफ्टी फिफ्टी 8 सिकटी, सिकटी, फाइव, सिक्टी सेवेंटी, सेवंटी फाइव, ए टी, टी, फाइव और नाइन टी ये वैल्यू है। अब इसकी मीडियन कैसे कैलकुलेट करते हैं मीडियन कैलकुलेट करने के लिए पहले तो आप नंबर ऑफ़ वैल्यू देखो वन टू, थ्री फोर, फाइव सिक्स, सेवन, नाइन टेन वैल्यूज मैंने टोटल लिया। अब टेन वैल्यूज को कैसे कैलकुलेट करोगे मान लो अगर आप टेन डिवाइडेड बाई टू करते हो तो ये तो आपके पास फाइव आ जाएगा मतलब वन टू, थ्री फोर, फाइव क्या सिक्सटी हमारी वैल्यू हो सकती है। नहीं अगर हम अगली वैल्यु देखे तो सेवेंटी इन दोनों में से कोई 1 वैल्यू होनी चाहिए। जब आपके पास ऐसी कंफ्यूजन हो तो आपको क्या करना होता है दोनो का एडिशन कर लेना होता है सिक्स्टी एट और डिवाइडेड बाई टू कर 2 जिससे मतलब सिक्स्टी नाइन आ गया तो सिक्सटी नाइन हमारी सेंट्रल वैल्यू होगी। मीडियन यहाँ पर 1 फेयर सेंट्रल मेजर होता है जब भी आपको टॉपर या फेरियर मतलब बहुत हाई और स्कोर लो लगे तो आप मीडियन कैलकुलेट करके अपना इनसाइट दे सकते हो तो मीडियम इम्पोर्टेंट पैरामीटर होता है। अब बात करते है मोड की अब मोड भी 1 इम्पोर्टेंट पैरामीटर होता है जब भी हमें फ्रीक्वेंसी के बारे में बात करनी होती है फ्रीक्वेंसी से बात करनी होती है। मान लो 1 फैशन रिटेल कंपनी है जो जानना चाहती है मोस्ट सोल्ड साइज कौन सा है सबसे ज्यादा साइज कौन सा दिखता है तो 1 शू कंपनी का ऑर्डर है तो मान लो आपके पास साइसेज है सेवन एठ, एट, नाइन 8, सेवन टेन 8 अब अगर आप इस डेटा को विजुअली देखे मतलब खुद से देखे विदाउट म्पलेट देख सकते हैं की 1 जो है हमारे पास कितनी बार आ रहा है वन टू थ्री फोर, फोर टाइम्स हमारे पास क्या आ रहा है आ रहा है तो एट जो है हमारा मोड हो गया अब यह मोड का मतलब क्या है की ए जो है सबसे ज्यादा बार बिक रहा है एट जो है मोस्ट सोल्ड साइज है तो मोड वही बताता है मोड मतलब कि मोस्ट प्रिफर्ड साइज इस सिनारियो में उसने बताया जब भी हमें इन्वेंट्री प्लानिंग करनी होती है किसी कंपनी में तो हम मोड पे वर्क करते हैं ताकि हम उसी टाइप के प्रोडक्ट्स को एड कर सके जो सबसे ज्यादा सेलिंग पे है या सबसे ज्यादा सेलिंग साइज में है या फिर मैं ये कहूँ कि सबसे ज्यादा सेल्स उनसे आ रही है तो वो हम एड कर लेते हैं अब इसी को दूसरे एग्जाम्पल से समझते हैं मान लीजिये हेल्थ केयर 1 कंपनी है आपको फाइंड आउट करना है कि मोस्ट मोस्ट कॉमन डायग्नोसिस क्या है तो मान लो 1 पेशेंट है जिसकी जो कंडीशन है वो रिकॉर्ड करी गई है कि फीवर कोल्ड दैन अगेन फीवर कोल्ड एंड डायबिटीज ये हमने कुछ पेशेंट्स का रिकॉर्ड करा है तो हम इसमें क्या देख सकते हैं की जो ये फीवर वाला डेटा है यह हमारे पास बहुत बार आ गया है मतलब 3 लोगो को तो फीवर ही था बाकी को नहीं था तो मतलब की यह क्या है की हम ये बता रहे है की हम उस अकॉर्डिंग उस अकॉर्डिंग डॉक्टर जो है वो अपना मेडिसिन का स्टॉक रख सकता है कि इस अभी फिलहाल में जो फीवर है न लाइक कह सकते हैं एस्प्रसीजनजोहै वो अन पिक है यह कह सकते हैं तो मोड हमारी इन सारे ही सिनारियो में काफी ज्यादा हेल्प करता है तो मीन का मतलब एवरेज अब जरूरी नहीं है एवरेज हर जगह वर्क करे इसीलिए मीडियन है मीडियन का मतलब है कि हम सेंट्रल वैल्यू पर वर्क करते हैं सेंट्रल हमारा रियल इंडिकेटर देता है मोड की अगर हम बात करें तो जैसे रिटेल्स वगैरह कंपनिया होती है या हेल्थ ऑर्गेनाइजेशन है इसमें मोड का काफी ज्यादा यूज का अगर हम बात करें वेनटुयूजविचका की मतलब कौन सी चीज आपको कब यूज करनी चाहिए अब सिनारियो लेते है की जब आपको डेली टेम्प्रेचर पर वर्क करना है नो आउटलायर्स के बारे में बात हो रही है तो बेस्ट मेजर है की आप बात करें मीन की अगर मान लो आपके पास डेटा जो है वो स्क्यूड है अब स्क्यूड डेटा क्या होता है इसके बारे में भी बात करेंगे उस केस में आप यूज करते हैं मीडियम अगर हम बात करे कैटेगॉरिकल डेटा जैसे कलर्स हैं या फिर फीवर जैसे मैंने आपको हेल्थकेयर वाला एग्जाम्पल दिया कैटेगॉरिकल डेटा है तो बेस्ट एग्जाम्पल है की आप मोड यूज करो मेजर है की आप मोड यूज करे तो मीन मीडियन मोड का तीनों का आपको सिनारियो पता होने चाहिए नेक्ट विडियो में इसके कोड इम्प्लीमेंटेशन के बारे में बात करेंगे, कुछ नए एग्जाम्पल के साथ सो मिलते हैं नेक्ट विडियो में तब तक के लिए स्टेट हैप्पी लर्निंग एंड कीप ग्रोइंग।
