Ao analisar os dados, é comum procurarmos por medidas que representem a centralidade dos valores. Essas medidas são chamadas de medidas de tendência central e ajudam a entender onde a maioria dos dados se concentra. Agora, vamos discutir os conceitos que se aplicam a essas medidas.
Agora que você está com o conteúdo em mãos, responda: qual dos conceitos abaixo é o que melhor se encaixa para definir medidas de tendência central?
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Para definir medidas de tendência central, o conceito que melhor se encaixa é a média aritmética. A média aritmética é calculada somando todos os valores e dividindo pelo número de elementos. Ela é uma medida simples, que fornece uma estimativa do valor típico em um conjunto de dados. No entanto, é sensível a valores extremos, o que pode distorcer a representação da centralidade.
Outro conceito importante para medidas de tendência central é a mediana. A mediana é o valor que divide o conjunto de dados ao meio quando eles estão ordenados. Ela é menos sensível a valores extremos do que a média aritmética e fornece uma visão robusta da centralidade dos dados.
Além disso, podemos considerar o modo como uma medida de tendência central. O modo é o valor que ocorre com mais frequência em um conjunto de dados. É especialmente útil em distribuições de dados discretos e pode ser útil para identificar o valor mais comum em um conjunto de dados.