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Arithmetisches Mittel

Das Arithmetische Mittel, auch arithmetischer Mittelwert genannt (umgangssprachlich auch als Durchschnitt bezeichnet) ist ein Begriff in der Statistik. Es ist ein Lageparameter. Man berechnet diesen Mittelwert wie folgt:
Summe der betrachteten Zahlen geteilt durch ihre Anzahl.
Das arithmetische Mittel einer Stichprobe wird auch empirischer Mittelwert genannt.[1]

Inhaltsverzeichnis

Definition


Die Hälfte der Summe zweier Größen a und b ist gegeben durch:

{\displaystyle {\overline {x}}={\frac {1}{2}}(a+b)}.

Da die Größen {\displaystyle a,{\overline {x}},b} eine arithmetische Folge bilden, wird die Merkmalssumme der Merkmalsausprägungen {\displaystyle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}} dividiert durch die Anzahl der Merkmalsträger n

{\displaystyle {\overline {x}}:={\frac {1}{n}}(x_{1}+x_{2}+\ldots +x_{n})={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}{x_{i}}}

als „arithmetisches Mittel“ \overline x (lies: x quer) bezeichnet. Wird das arithmetische Mittel nicht gewichtet (siehe auch Abschnitt Gewichtetes arithmetisches Mittel), dann wird es auch als einfaches arithmetisches Mittel oder ungewichtetes arithmetisches Mittel bezeichnet.

Zum Beispiel ist das arithmetische Mittel der beiden Zahlen 1 und 2:

{\displaystyle {\overline {x}}={\frac {1+2}{2}}=1{,}5}.

Das arithmetische Mittel beschreibt das Zentrum einer Verteilung durch einen numerischen Wert und stellt somit einen Lageparameter dar. Das arithmetische Mittel ist sinnvoll für beliebige metrische Merkmale definiert. Im Allgemeinen ist es für qualitative Merkmale nicht geeignet, jedoch liefert es für dichotome Merkmale mit zwei Kategorien {\displaystyle k_{1}=0} und {\displaystyle k_{2}=1} eine sinnvolle Interpretation. In diesem Fall ist das arithmetische Mittel identisch mit der relativen Häufigkeit {\displaystyle f_{2}=f(k_{2})}.[2] Gelegentlich wird zur Bezeichnung des arithmetischen Mittels auch das Durchschnittszeichen ø verwendet. Das arithmetische Mittel ist im Gegensatz zum empirischen Median sehr anfällig gegenüber Ausreißern (siehe Median). Das arithmetische Mittel kann als „Mittelpunkt“ der Messwerte interpretiert werden. Es gibt jedoch keine Auskunft darüber, wie stark die Messwerte um das arithmetische Mittel streuen. Dieses Problem kann mit der Einführung der „mittleren quadratischen Abweichung“ vom arithmetischen Mittel, der empirischen Varianz, behoben werden.

Definition für Häufigkeitsdaten

Für Häufigkeitsdaten mit den Ausprägungen {\displaystyle a_{1},a_{2},\ldots ,a_{k}} und den dazugehörigen relativen Häufigkeiten {\displaystyle h_{1},h_{2},\ldots ,h_{k}} ergibt sich das arithmetische Mittel als[3]

{\displaystyle {\overline {x}}:=a_{1}h_{1}+a_{2}h_{2}+\ldots +a_{k}h_{k}=\sum _{j=1}^{k}{a_{j}h_{j}}}.

Arithmetisches Mittel bei Schichtenbildung

Bei Vorliegen einer geschichteten Stichprobe, deren arithmetischen Mittel in Schichten bekannt sind, lässt sich das arithmetische Mittel für die Gesamterhebung berechnen. Es sei eine Erhebungsgesamtheit E mit n Merkmalsträgern in r Schichten {\displaystyle E_{1},E_{2},\ldots ,E_{r}} mit der jeweiligen Anzahl an Merkmalsträgern {\displaystyle n_{1},n_{2},\ldots ,n_{r}} und arithmetischen Mitteln {\displaystyle {\overline {x}}_{1},{\overline {x}}_{2},\ldots ,{\overline {x}}_{r}} eingeteilt. Das arithmetische Mittel \overline x in E ist dann definiert durch[3]

{\displaystyle {\overline {x}}:={\frac {1}{n}}(n_{1}{\overline {x}}_{1}+n_{2}{\overline {x}}_{2}+\ldots +n_{r}{\overline {x}}_{r})={\frac {1}{n}}\sum _{j=1}^{r}{n_{j}{\overline {x}}_{j}}}.

Eigenschaften


Ersatzwerteigenschaft

Direkt aus der Definition des arithmetischen Mittels folgt, dass

{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}{x_{i}}=n{\overline {x}}}.

Wenn man das arithmetische Mittel mit dem Stichprobenumfang n multipliziert, dann erhält man die Merkmalssumme.[4] Diese Rechenregel wird als Ersatzwerteigenschaft oder Hochrechnungseigenschaft bezeichnet und oft bei mathematischen Beweisen verwendet. Sie kann wie folgt interpretiert werden: Die Summe aller n Einzelwerte kann man sich ersetzt denken durch n gleiche Werte von der Größe des arithmetischen Mittels.

Schwerpunkteigenschaft

Die Abweichungen \nu _{i} der Messwerte x_{i} vom Mittwert \overline x

{\displaystyle \nu _{i}=x_{i}-{\overline {x}}\quad i=1,\ldots ,n}

werden auch als „scheinbare Fehler“ bezeichnet. Die Schwerpunkteigenschaft (auch Nulleigenschaft genannt) besagt, dass die Summe der scheinbaren Fehler bzw. die Summe der Abweichungen aller beobachteten Messwerte vom arithmetischen Mittel gleich Null ist, also

{\displaystyle \sum \nolimits _{i=1}^{n}\nu _{i}=\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\overline {x}}\right)=0} beziehungsweise im Häufigkeitsfall {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\overline {x}}\right)f_{i}=0}.

Dies lässt sich mithilfe der Ersatzwerteigenschaft wie folgt zeigen:

{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\overline {x}}\right)=\sum _{i=1}^{n}x_{i}-\sum _{i=1}^{n}{\overline {x}}=n{\overline {x}}-n{\overline {x}}=0}

Die Schwerpunkteigenschaft spielt für das Konzept der Freiheitsgrade eine große Rolle. Aufgrund der Schwerpunkteigenschaft des arithmetischen Mittels {\displaystyle \sum \nolimits _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)=0} ist die letzte Abweichung {\displaystyle \left(x_{n}-{\overline {x}}\right)} bereits durch die ersten (n-1) bestimmt. Folglich variieren nur (n-1) Abweichungen frei und man mittelt deshalb, z. B. bei der empirischen Varianz, indem man durch die Anzahl der Freiheitsgrade (n-1) dividiert.[5]

Optimalitätseigenschaft

In der Statistik ist man oft daran interessiert die Summe der Abweichungsquadrate Q zu minimieren. Wenn man das Zentrum durch einen Wert z auf der horizontalen Achse festlegen will, der die Summe der quadratischen Abweichungen

{\displaystyle Q(z;x_{1},\ldots ,x_{n})=\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-z\right)^{2}}

zwischen Daten x_{1},\ldots ,x_{n} und Zentrum z minimiert, dann ist {\displaystyle z={\overline {x}}} der minimierende Wert. Daraus ergibt sich die folgende Optimalitätseigenschaft (auch Minimierungseigenschaft genannt):

{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\overline {x}}\right)^{2}<\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-z\right)^{2}}, für alle {\displaystyle z\neq {\overline {x}}\;}[6] oder anders ausgedrückt {\displaystyle \;{\underset {z\in \mathbb {R} }{\rm {arg\,min}}}\,\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-z\right)^{2}={\overline {x}}}[7]

Die Summe der Quadrate der Abweichungen aller Daten vom Mittelwert ist kleiner als die Summe der Quadrate der Abweichungen von einem beliebigen anderem Wert. Dieses Resultat kann durch einfaches Ableiten der Zielfunktion Q nach z gezeigt werden:

{\displaystyle \partial \,Q(z;x_{1},\ldots ,x_{n})/\partial \,z=-2\left(\sum _{i=1}^{n}x_{i}-z\right)\;{\overset {\mathrm {!} }{=}}\;0\Rightarrow z={\overline {x}}}.

Dies ist ein Minimum, da die zweite Ableitung von Q nach z gleich 2, also größer als 0 ist, was eine hinreichende Bedingung für ein Minimum ist.

Lineare Transformationseigenschaft

Je nach Skalenniveau ist das arithmetische Mittel äquivariant gegenüber speziellen Transformationen. Es gilt für die lineare Transformation[6]

{\displaystyle y_{i}=a+b\cdot x_{i}\Rightarrow {\overline {y}}=a+b\cdot {\overline {x}}},

da

{\displaystyle {\overline {y}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}y_{i}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}(a+b\cdot x_{i})=a+b\cdot {\overline {x}}_{i}}.

Dreiecksungleichungen

Für das arithmetische Mittel gilt die folgende Dreiecksungleichung: Das arithmetische Mittel von n positiven Merkmalsausprägungen {\displaystyle x_{i}>0} ist größer oder gleich dem geometrischen Mittel dieser Merkmalsausprägungen, also

{\displaystyle {\frac {x_{1}+x_{2}+\ldots +x_{n}}{n}}\geq {\sqrt[{n}]{x_{1}\cdot x_{2}\cdot \ldots \cdot x_{n}}}}.

Die Gleichheit ist nur gegeben, wenn alle Merkmalsausprägungen gleich sind. Weiterhin gilt für den Absolutbetrag des arithmetischen Mittels mehrerer Merkmalsausprägungen, dass er kleiner oder gleich dem quadratischen Mittel ist

{\displaystyle \left|{\frac {x_{1}+x_{2}+\ldots +x_{n}}{n}}\right|\leq {\sqrt {\frac {x_{1}^{2}+x_{2}^{2}+\ldots +x_{n}^{2}}{n}}}}.[8]

Beispiele


Einfache Beispiele

Anwendungsbeispiel

Ein Auto fährt eine Stunde lang 100 km/h und die darauf folgende Stunde 200 km/h. Mit welcher konstanten Geschwindigkeit muss ein anderes Auto fahren, um denselben Weg ebenfalls in zwei Stunden zurückzulegen?

Der Weg s_{1}, den das erste Auto insgesamt zurückgelegt hat, beträgt

s_{1}=100\ {\mathrm {km/h}}\cdot 1\ {\mathrm {h}}+200\ {\mathrm {km/h}}\cdot 1\ {\mathrm {h}}

und der des zweiten Autos

s_{2}=v_{2}\cdot 2\ {\mathrm {h}},

wobei v_{2} die Geschwindigkeit des zweiten Autos ist. Aus s_1=s_2 ergibt sich

v_{2}\cdot 2\ {\mathrm {h}}=100\ {\mathrm {km/h}}\cdot 1\ {\mathrm {h}}+200\ {\mathrm {km/h}}\cdot 1\ {\mathrm {h}}

und damit

v_{2}={\frac {100\ {\mathrm {km/h}}\cdot 1\ {\mathrm {h}}+200\ {\mathrm {km/h}}\cdot 1{\mathrm {h}}}{2\ {\mathrm {h}}}}={\frac {100\ {\mathrm {km}}+200\ {\mathrm {km}}}{2\ {\mathrm {h}}}}=150\ {\mathrm {km/h}}.

Gewichtetes arithmetisches Mittel


Es lässt sich auch ein gewichtetes arithmetisches Mittel definieren (auch als gewogenes arithmetisches Mittel bezeichnet). Es erweitert den Anwendungsbereich des einfachen arithmetischen Mittels auf Werte mit unterschiedlicher Gewichtung. Ein Beispiel ist die Berechnung einer Schulnote, in die mündliche und schriftliche Leistungen unterschiedlich stark einfließen. Bei Anwendung der Richmannsche Mischungsregel zur Bestimmung der Mischtemperatur zweier Körper aus gleichem Material wird ebenfalls ein gewichtetes arithmetisches Mittel berechnet.

Deskriptive Statistik

Das gewichtete Mittel wird beispielsweise verwendet, wenn man Mittelwerte x_{i}, i=1,\dots ,n aus n Stichproben der gleichen Grundgesamtheit mit verschiedenen Stichprobenumfängen w_{i} miteinander kombinieren will:

{\displaystyle {\overline {x}}={\frac {\sum _{i=1}^{n}{w_{i}\cdot x_{i}}}{\sum _{i=1}^{n}w_{i}}}}.

Wahrscheinlichkeitsrechnung

Stichprobenmittel

Die konkreten Merkmalausprägungen {\displaystyle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}} lassen sich als Realisierungen von Zufallsvariablen {\displaystyle X_{1},X_{2},\ldots ,X_{n}} auffassen. Jeder x_{i}-Wert stellt somit nach der Ziehung der Stichprobe eine Realisierung der jeweiligen Zufallsvariablen X_{i} dar. Das arithmetische Mittel dieser Zufallsvariablen

{\displaystyle {\overline {X}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}X_{i}}

wird auch als Stichprobenmittel bezeichnet und ist ebenfalls eine Zufallsvariable.

Unabhängig verteilte Zufallsvariablen

Sind die X_{i} unabhängig verteilte Zufallsvariablen (d. h. X_{1} ist eine Zufallsvariable mit den Zufallsvariablen X_{{11}},\dots ,X_{{1n}} und X_{2} ist eine Zufallsvariable mit den Zufallsvariablen X_{{21}},\dots ,X_{{2m}}) mit gemeinsamem Erwartungswert \mu aber unterschiedlichen Varianzen \sigma _{i}^{2}, so hat der gewichtete Mittelwert ebenfalls Erwartungswert \mu und seine Varianz beträgt

{\displaystyle \sigma _{\overline {x}}^{2}={\frac {\sum _{i=1}^{n}w_{i}^{2}\sigma _{i}^{2}}{\left(\sum _{i=1}^{n}w_{i}\right)^{2}}}}.

Wählt man als Gewicht w_{i}=1/\sigma _{{i}}^{2}, so vereinfacht sich die Varianz zu

{\displaystyle \sigma _{\overline {x}}^{2}={\frac {\sum _{i=1}^{n}{\frac {1}{\sigma _{i}^{4}}}\sigma _{i}^{2}}{\left(\sum _{i=1}^{n}{\frac {1}{\sigma _{i}^{2}}}\right)^{2}}}={\frac {\sum _{i=1}^{n}{\frac {1}{\sigma _{i}^{2}}}}{\left(\sum _{i=1}^{n}{\frac {1}{\sigma _{i}^{2}}}\right)^{2}}}={\frac {1}{\sum _{i=1}^{n}{\frac {1}{\sigma _{i}^{2}}}}}}.

Aus der Cauchy-Schwarzschen Ungleichung folgt

\left(\sum _{{i=1}}^{n}w_{i}^{2}\sigma _{i}^{2}\right)\cdot \left(\sum _{{i=1}}^{n}{\frac {1}{\sigma _{i}^{2}}}\right)\geq \left(\sum _{{i=1}}^{n}w_{i}\right)^{2}.

Die Wahl der Gewichte w_{i}=1/\sigma _{{i}}^{2} oder eine Wahl proportional dazu minimiert also die Varianz {\displaystyle \sigma _{\overline {x}}^{2}} des gewichteten Mittels. Mit dieser Formel lassen sich die Gewichte w_{i} abhängig von der Varianz des jeweiligen Wertes, der dementsprechend den Mittelwert mehr oder weniger stark beeinflusst, zweckmäßig wählen.

Unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen

Sind X_1, \dotsc, X_n Zufallsvariablen, die unabhängig und identisch verteilt mit Erwartungswert \mu und Varianz \sigma ^{2} sind, so hat der Stichprobenmittel {\displaystyle {\overline {X}}:={\frac {1}{n}}\sum \nolimits _{i=1}^{n}X_{i}} ebenfalls den Erwartungswert \mu , aber die kleinere Varianz \sigma ^{2}/n. Hat also eine Zufallsvariable endlichen Erwartungswert und endliche Varianz, so folgt aus der Tschebyscheff-Ungleichung, dass das arithmetische Mittel einer Stichprobe gegen den Erwartungswert der Zufallsvariablen stochastisch konvergiert. Das arithmetische Mittel ist daher nach vielen Kriterien eine geeignete Schätzung für den Erwartungswert der Verteilung, aus der die Stichprobe stammt.

Sind die X_{i} speziell Stichprobenmittelwerte vom Umfang n_{i} aus derselben Grundgesamtheit, so hat X_{i} die Varianz \sigma ^{2}/n_{i}, also ist die Wahl w_{i}=n_{i} optimal.

Gewichtetes arithmetisches Mittel als Erwartungswert

Im Falle einer diskreten Zufallsvariable X mit abzählbar endlichem Träger ergibt sich der Erwartungswert der Zufallsvariable {\displaystyle \operatorname {E} (X)} als

{\displaystyle \operatorname {E} (X)=p_{1}x_{1}+p_{2}x_{2}+\ldots +p_{n}x_{n}}.

Hierbei ist {\displaystyle p_{i}=P(X=x_{i})} die Wahrscheinlichkeit, dass X den Wert x_{i} annimmt. Dieser Erwartungswert kann als ein gewichtetes Mittel der Werte x_1,x_2,\ldots,x_n mit den Wahrscheinlichkeiten {\displaystyle p_{i}\;(i=1,\ldots ,n)} interpretiert werden. Bei Gleichverteilung gilt {\displaystyle p_{1}=p_{2}=\ldots =p_{n}=1/n} und somit wird {\displaystyle \operatorname {E} (X)} zum arithmetischen Mittel der Werte x_{i}[9]

{\displaystyle \operatorname {E} (X)={\frac {1}{n}}(x_{1}+x_{2}+\ldots +x_{n})={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}{x_{i}}={\overline {x}}}.

Beispiele


Das arithmetische Mittel {\displaystyle {\overline {x}}_{1}} der n_{1}=3 Zahlen 1, 2 und 3 beträgt 2, das arithmetische Mittel \overline {x}_{2} der n_{2}=2 Zahlen 4 und 5 beträgt 4,5. Das arithmetische Mittel aller 5 Zahlen ergibt sich als mit dem Stichprobenumfang gewichteter Mittelwert der Teilmittelwerte:

{\displaystyle {\overline {x}}={\frac {1+2+3+4+5}{5}}={\frac {3{\frac {1+2+3}{3}}+2{\frac {4+5}{2}}}{3+2}}={\frac {n_{1}{\overline {x}}_{1}+n_{2}{\overline {x}}_{2}}{n_{1}+n_{2}}}={\frac {6+9}{3+2}}=3.}

Liegen die Beobachtungen als klassierte Häufigkeit vor, kann man das arithmetische Mittel näherungsweise als gewichtetes Mittel bestimmen, wobei die Klassenmitten als Wert und der Klassenumfang als Gewicht zu wählen sind. Sind beispielsweise in einer Schulklasse ein Kind in der Gewichtsklasse 20 bis 25 kg, 7 Kinder in der Gewichtsklasse 25 bis 30 kg, 8 Kinder in der Gewichtsklasse 30 bis 35 kg und 4 Kinder in der Gewichtsklasse 35 bis 40 kg, so lässt sich das Durchschnittsgewicht als

{\frac {1\cdot 22{,}5+7\cdot 27{,}5+8\cdot 32{,}5+4\cdot 37{,}5}{1+7+8+4}}={\frac {625}{20}}=31{,}25

abschätzen. Um die Güte dieser Schätzung zu ermitteln, muss man dann den minimal / maximal möglichen Mittelwert ermitteln, indem man pro Intervall die kleinsten / größten Werte zugrunde legt. Damit ergibt sich dann, dass der tatsächliche Mittelwert zwischen 28,75 kg und 33,75 kg liegt. Der Fehler der Schätzung 31,25 beträgt also maximal ±2,5 kg oder ±8 %.

Weiteres Beispiel: Ein Bauer stellt im Nebenerwerb 100 kg Butter her. 10 kg kann er für 10 €/kg verkaufen, weitere 10 kg für 6 €/kg und den Rest muss er für 3 €/kg abgeben. Zu welchem (gewichtetem) Durchschnittspreis hat er seine Butter verkauft? Lösung: (10 kg · 10 €/kg + 10 kg · 6 €/kg + 80 kg · 3 €/kg) / (10 kg + 10 kg + 80 kg) = 400 € / 100 kg = 4 €/kg. Der mit der jeweils verkauften Menge gewichtete Durchschnittspreis entspricht also dem fixen Preis, zu dem die Gesamtmenge verkauft werden müsste, um den gleichen Erlös zu erzielen wie beim Verkauf von Teilmengen zu wechselnden Preisen.

Der Mittelwert einer Funktion


Als Mittelwert der Riemann-integrierbaren Funktion f\colon [a,b]\to \mathbb {R} wird die Zahl

{\displaystyle {\overline {f}}:={\frac {1}{b-a}}\int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x}

definiert.

Die Bezeichnung Mittelwert ist insofern gerechtfertigt, als für eine äquidistante Zerlegung \{x_{0},x_{1},x_{2},\dotsc ,x_{n}\} des Intervalls mit der Schrittweite h=\tfrac{b-a}{n} das arithmetische Mittel

{\displaystyle m_{n}(f):={\frac {1}{n}}(f(x_{1})+f(x_{2})+\ldots +f(x_{n}))={\frac {1}{b-a}}\sum _{k=1}^{n}f(x_{k})h}

gegen {\displaystyle {\overline {f}}\;} konvergiert, vgl.[10]

Ist f\; stetig, so besagt der Mittelwertsatz der Integralrechnung, dass es ein \xi\in[a,b] gibt mit {\displaystyle f(\xi )={\overline {f}}}, die Funktion nimmt also an mindestens einer Stelle ihren Mittelwert an.

Der Mittelwert der Funktion f(x) mit dem Gewicht w(x)\; (wobei w(x)>0\; für alle x \in [a,b]) ist

{\displaystyle {\overline {f}}={\frac {\int _{a}^{b}f(t)w(t)\mathrm {d} t}{\int _{a}^{b}w(t)\mathrm {d} t}}}.

Für Lebesgue-Integrale im Maßraum (\Omega, \mathcal A, \mu) mit einem endlichen Maß \mu(\Omega)<\infty lässt sich der Mittelwert einer Lebesgue-integrierbaren Funktion als

{\displaystyle {\overline {f}}:={\frac {1}{\mu (\Omega )}}\int _{\Omega }f(x)\,\mathrm {d} \mu (x)}

definieren. Handelt es sich um einen Wahrscheinlichkeitsraum, gilt also \mu (\Omega )=1\;, so nimmt der Mittelwert die Form

{\displaystyle {\overline {f}}:=\int _{\Omega }f(x)\,\mathrm {d} \mu (x)}

an; das entspricht genau dem Erwartungswert von f\;.

Der Mittelwert einer Funktion hat in Physik und Technik erhebliche Bedeutung insbesondere bei periodischen Funktionen der Zeit, siehe Gleichwert.

Quasi-arithmetischer Mittelwert (f-Mittel)


Sei f eine auf einem reellen Intervall I streng monotone stetige (und daher invertierbare) Funktion und seien

w_{i},0\leq w_{i}\leq 1,\sum _{i}w_{i}=1

Gewichtsfaktoren. Dann ist für x_{i}\in I das mit den Gewichten w_{i} gewichtete quasi-arithmetische Mittel definiert als

{\displaystyle {\overline {x}}_{f}=f^{-1}\left(\sum _{i=1}^{n}w_{i}f(x_{i})\right)}.

Offensichtlich gilt

{\displaystyle \min(x_{i})\leq {\overline {x}}_{f}\leq \max(x_{i}).}

Für f(x)=x erhält man das arithmetische, für f(x)=\log(x) das geometrische Mittel, und für f(x)=x^{k} das k-Potenzmittel.

Dieser Mittelwert lässt sich auf das gewichtete quasi-arithmetische Mittel einer Funktion x verallgemeinern, wobei f in einem die Bildmenge von x umfassenden Intervall streng monoton und stetig sei:

{\displaystyle {\overline {x}}_{f}=f^{-1}\left({\frac {\int f(x(t))w(t)\mathrm {d} t}{\int w(t)\mathrm {d} t}}\right)}

Siehe auch


Weblinks


Einzelnachweise


  1. Karl Bosch: Elementare Einführung in die angewandte Statistik. 8. Auflage. Vieweg, Wiesbaden 2005, S. 13.
  2. Ludwig Fahrmeir, Rita Künstler, Iris Pigeot, und Gerhard Tutz: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. 8., überarb. und erg. Auflage. Springer Spektrum, Berlin/ Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-50371-3, S. 49.
  3. a b Ludwig Fahrmeir, Rita Künstler, Iris Pigeot, und Gerhard Tutz: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. 8., überarb. und erg. Auflage. Springer Spektrum, Berlin/ Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-50371-3, S. 50.
  4. Horst Degen, Peter Lorscheid: Statistik-Lehrbuch: mit Wirtschafts- und Bevölkerungsstatistik. S. 42.
  5. Ludwig Fahrmeir, Rita Künstler, Iris Pigeot, und Gerhard Tutz: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. 8., überarb. und erg. Auflage. Springer Spektrum, Berlin/ Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-50371-3, S. 65.
  6. a b Ludwig Fahrmeir, Rita Künstler, Iris Pigeot, und Gerhard Tutz: Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. 8., überarb. und erg. Auflage. Springer Spektrum, Berlin/ Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-50371-3, S. 54.
  7. {\displaystyle \arg \min(\cdot )} bezeichnet analog zu \arg\max(\cdot)(Argument des Maximums) das Argument des Minimums
  8. I. N. Bronstein, K. A. Semendjajew u. a.: Taschenbuch der Mathematik. 2. Auflage. 1995, S. 19 ff.
  9. I. N. Bronstein, K. A. Semendjajew u. a.: Taschenbuch der Mathematik. 2. Auflage. 1995, S. 629.
  10. H. Heuser: Lehrbuch der Analysis, Teil 1. 8. Auflage. Teubner, Stuttgart 1990, ISBN 3-519-12231-6.



Kategorien: Mittelwert


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