Summary  
This chapter explains the difference between mean and median as measures of central tendency, showing that mean is sensitive to outliers while median offers a more robust average when values vary widely.

General domain of usage  
Data analysis

**Середнє арифметичне** та **медіана** — це схожі поняття, які допомагають визначити середнє значення вибірки та дають уявлення про загальні дані.

## Чи існують відмінності між цими двома показниками?

Розглянемо приклад, у якому порівнюються **середнє арифметичне** та **медіана** зарплат ІТ-спеціалістів, з акцентом на останню особу, яка має найвищу зарплату.

## Висновок

Значення **середнього арифметичного** є більш чутливим до надто малих або великих значень, ніж **медіана**. Тому при роботі з послідовностями, у яких значення суттєво відрізняються, доцільніше використовувати **медіану**. У нашому прикладі значення **середнього арифметичного** вдвічі більше за **медіану**, тому **медіана** є більш точною характеристикою.

Оберіть списки, у яких існує суттєва різниця між значеннями середнього арифметичного та медіани.

Побудова міцної основи в статистиці за допомогою Python. Вивчення основних статистичних концепцій і їх застосування через NumPy та pandas. Перехід від базових мір, таких як середнє та дисперсія, до перевірки гіпотез, довірчих інтервалів і отримання висновків на основі даних із практичними завданнями.

Ознайомлення з основними статистичними принципами, включаючи типи даних, міри центральної тенденції та ключові відмінності між вибірками і генеральними сукупностями.

Вивчення обчислення та інтерпретації середнього, медіани та моди за допомогою Python. Практика виконання цих операцій з використанням pandas для аналізу реальних наборів даних.

Зрозумійте, як дисперсія та стандартне відхилення вимірюють розподіл даних. Дізнайтеся, як обчислювати ці показники вручну та за допомогою інструментів Python.

Дослідження того, як коваріація та кореляція описують взаємозв'язки між змінними. Практика обчислення та порівняння обох метрик у Python.

Опанування довірчих інтервалів для оцінки параметрів генеральної сукупності. Використання NumPy, pandas та бібліотек для візуалізації для обчислення та інтерпретації інтервалів на основі реальних даних.

Вивчення основ гіпотезного тестування та t-тесту. Розуміння принципів розробки, проведення та інтерпретації тестів за допомогою Python для підтримки прийняття рішень на основі даних.

Середнє чи медіана

Чи існують відмінності між цими двома показниками?

Висновок