มัชฌิม

มัชฌิม (mean) ในทางสถิติศาสตร์มีความหมายได้สองทางคือ
มัชฌิมเลขคณิต (ซึ่งแตกต่างจากมัชฌิมเรขาคณิตและมัชฌิมฮาร์มอนิก) ในบางบริบทมีการใช้คำว่า ค่าเฉลี่ย แทนความหมายของมัชฌิมเลขคณิต แต่ค่าเฉลี่ยนั้นมีหลายประเภทที่แตกต่างกัน อาทิ มัฌชิม มัธยฐาน ฐานนิยม ตัวอย่างเช่น ราคาเฉลี่ยของบ้านและอาคาร จะใช้มัธยฐานเป็นค่าเฉลี่ยเสมอ
ค่าคาดหมายของตัวแปรสุ่ม บางครั้งก็เรียกว่า ค่าเฉลี่ยประชากร สำหรับตัวแปรสุ่ม X ที่มีค่าอยู่จริง มัชฌิมคือการคาดหมายค่าของ X แต่การแจกแจงความน่าจะเป็นบางอย่างไม่มีการนิยามมัชฌิม (หรือความแปรปรวน) ดูกรณีตัวอย่างในการแจกแจงโคชี (Cauchy distribution)
สำหรับชุดข้อมูลหนึ่ง ๆ มัชฌิมคือผลบวกของสิ่งที่สังเกตการณ์ หารด้วยจำนวนครั้งที่สังเกตการณ์ มัชฌิมดังกล่าวมักจะมาคู่กันกับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ซึ่งมัชฌิมใช้อธิบายตำแหน่งกึ่งกลางของข้อมูล ในขณะที่ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานใช้อธิบายความกระจัดกระจายของข้อมูล
นอกเหนือจากทางสถิติศาสตร์ มัชฌิมมักใช้ในเรื่องเรขาคณิตและคณิตวิเคราะห์ ซึ่งมัชฌิมหลายชนิดถูกสร้างขึ้นมาเพื่อจุดประสงค์ต่าง ๆ ในวงกว้าง แต่มีที่ใช้น้อยในสถิติศาสตร์ ดังรายชื่อต่อไปนี้
== ตัวอย่าง ==
=== มัชฌิมเลขคณิต ===
มัชฌิมเลขคณิต เป็นค่าเฉลี่ยแบบมาตรฐานทั่วไป ซึ่งมักเรียกกันว่าเป็น ค่าเฉลี่ย หรือ มัชฌิม เฉย ๆ
: \bar{x} = \frac{1}{n}\cdot \sum_{i=1}^n{x_i} 
ตัวอย่าง มัชฌิมเลขคณิตของ 34, 27, 45, 55, 22, 34 (จำนวนหกค่า) คือ (34 + 27 + 45 + 55 + 22 + 34) / 6 = 217 / 6 ≈ 36.167
มัชฌิมชนิดนี้มักเป็นที่สับสนกับค่าเฉลี่ยอย่างอื่นที่คล้ายกัน เช่น มัธยฐานหรือฐานนิยม มัชฌิมเลขคณิตจะเป็นการคำนวณเลขคณิตของผลเฉลี่ยจากค่าหลาย ๆ ค่า หรือการแจกแจง หรือแม้แต่การแจกแจงเบ้ (skewed) ซึ่งไม่เหมือนกับค่ากึ่งกลาง (มัธยฐาน) หรือค่าที่ซ้ำกันมากที่สุด (ฐานนิยม)
=== มัชฌิมเรขาคณิต ===
มัชฌิมเรขาคณิต เป็นค่าเฉลี่ยที่มีประโยชน์สำหรับกลุ่มของจำนวนที่เกี่ยวข้องกับผลคูณ ไม่ใช่ผลบวก เช่น อัตราการเติบโต เป็นต้น
: \bar{x} = \left ( \prod_{i=1}^n{x_i} \right ) ^{1/n}
ตัวอย่าง มัชฌิมเรขาคณิตของ 34, 27, 45, 55, 22, 34 คือ (34 × 27 × 45 × 55 × 22 × 34)1/6 = 1,699,493,4001/6 ≈ 34.545
=== มัชฌิมฮาร์มอนิก ===
มัชฌิมฮาร์มอนิก เป็นค่าเฉลี่ยที่มีประโยชน์สำหรับกลุ่มของจำนวนที่กำหนดความสัมพันธ์กับบางหน่วย เช่น ความเร็ว (ระยะทางต่อหน่วยเวลา) เป็นต้น
: \bar{x} = n \cdot \left ( \sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i} \right ) ^{-1}
ตัวอย่าง มัชฌิมฮาร์มอนิกของ 34, 27, 45, 55, 22, 34 คือ
:\frac{6}{\frac{1}{34}+\frac{1}{27}+\frac{1}{45} + \frac{1}{55} + \frac{1}{22}+\frac{1}{34}}\approx 33.0179836
=== มัชฌิมทั่วไป ===
==== มัชฌิมกำลัง ====
มัชฌิมทั่วไป (generalized mean) หรือรู้จักกันในชื่อ มัชฌิมกำลัง (power mean) หรือ มัชฌิมเฮิลเดอร์ (Hölder mean) คือภาวะนามธรรมของมัชฌิมกำลังสอง เลขคณิต เรขาคณิต และฮาร์มอนิก ซึ่งนิยามโดย
: \bar{x}(m) = \left ( \frac{1}{n}\cdot\sum_{i=1}^n{x_i^m} \right ) ^{1/m} 
โดยการเลือกค่า m ที่ต้องการเป็นพารามิเตอร์
m → ∞ จะได้ ค่าสูงสุด
m = 2 จะได้ มัชฌิมกำลังสอง
m = 1 จะได้ มัชฌิมเลขคณิต
m → 0 จะได้ มัชฌิมเรขาคณิต
m = −1 จะได้ มัชฌิมฮาร์มอนิก
m → −∞ จะได้ ค่าต่ำสุด
==== มัชฌิมกึ่งเลขคณิต ====
มัชฌิมกึ่งเลขคณิต (quasi-arithmetic mean หรือ generalized f-mean) เป็นมัชฌิมที่มีความทั่วไปมากขึ้นไปกว่ามัชฌิมกำลัง นิยามโดย
: \bar{x} = f^{-1}\left({\frac{1}{n}\cdot\sum_{i=1}^n{f(x_i)}}\right) 
โดยการเลือกฟังก์ชัน f ที่มีอินเวิร์ส เป็นพารามิเตอร์
f(x) = x \! จะได้ มัชฌิมเลขคณิต
f(x) = \frac{1}{x} \! จะได้ มัชฌิมฮาร์มอนิก
f(x) = x^m \! จะได้ มัชฌิมกำลัง
f(x) = \ln x \! จะได้ มัชฌิมเรขาคณิต
=== มัชฌิมถ่วงน้ำหนัก ===
มัชฌิมถ่วงน้ำหนัก หรือ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (โดยปกติจะเป็นมัชฌิมเลขคณิตที่ถ่วงน้ำหนัก) จะใช้ในกรณีที่ต้องการผสานค่าของน้ำหนักข้อมูลเข้ากับค่าเฉลี่ย จากตัวอย่างสุ่มในประชากรเดียวกันด้วยขนาดที่แตกต่างกัน
: \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^n{w_i \cdot x_i}}{\sum_{i=1}^n {w_i}} 
ซึ่ง wi แทนค่าน้ำหนักของข้อมูลของแต่ละตัว
== อ้างอิง ==
สาขาวิชาวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. "9.1 การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง". เอกสารการสอนชุดวิชาคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อธุรกิจ หน่วยที่ 8-15. พิมพ์ครั้งที่ 23. กรุงเทพฯ : สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช, 2552. หน้า 472–488. ISBN 974-613-367-5
 
การศึกษาคณิตศาสตร์