ЭСБЕ/Арифметическая средняя

Арифметическая средняя из нескольких величин получается разделением суммы этих величин на их число. Так, А. средняя из ${\mathrm{a}}_{\mathrm{1}},{\mathrm{a}}_{\mathrm{2}},\mathrm{\dots }{\mathrm{a}}_{\mathrm{n}}$ есть $\mathrm{a}\mathrm{=}\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{1}}\mathrm{+}{\mathrm{a}}_{\mathrm{2}}\mathrm{+}\mathrm{\dots }\mathrm{+}{\mathrm{a}}_{\mathrm{n}}\mathrm{)}.$ Главные свойства А. средней содержатся в следующих двух положениях: 1) Сумма уклонений всех данных от их А. средней равна нулю: так, из написанной формулы очевидно следует: $\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{1}}\mathrm{-}\mathrm{a}\mathrm{)}\mathrm{+}\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{2}}\mathrm{-}\mathrm{a}\mathrm{)}\mathrm{+}\mathrm{\dots }\mathrm{+}\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{n}}\mathrm{-}\mathrm{a}\mathrm{)}\mathrm{=}\mathrm{0},$ что и требовалось доказать. 2) Сумма квадратов уклонений отдельных данных от арифметической средней имеет наименьшую величину, т. е. $\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{1}}\mathrm{-}\mathrm{a}{\mathrm{)}}^{\mathrm{2}}\mathrm{+}\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{2}}\mathrm{-}\mathrm{a}{\mathrm{)}}^{\mathrm{2}}\mathrm{+}\mathrm{\dots }\mathrm{+}\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{n}}\mathrm{-}\mathrm{a}{\mathrm{)}}^{\mathrm{2}}\mathrm{=}\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{m}\mathrm{u}\mathrm{m},$ так как если вместо а мы возьмем a±h, то получим для новой суммы квадратов уклонений $\mathrm{\sum }\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}\mathrm{-}\mathrm{a}\mathrm{+}\mathrm{h}{\mathrm{)}}^{\mathrm{2}}\mathrm{=}\mathrm{\sum }\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}\mathrm{-}\mathrm{a}{\mathrm{)}}^{\mathrm{2}}\mathrm{\mp }$$\mathrm{\mp }\mathrm{2}\mathrm{h}\mathrm{\sum }\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}\mathrm{-}\mathrm{a}\mathrm{)}\mathrm{+}\mathrm{n}{\mathrm{h}}^{\mathrm{2}},$ а так как $\mathrm{\sum }\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}\mathrm{-}\mathrm{a}\mathrm{)}=0,$ то эта сумма $=\mathrm{\sum }\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}\mathrm{-}\mathrm{a}{\mathrm{)}}^{\mathrm{2}}\mathrm{+}\mathrm{n}{\mathrm{h}}^{\mathrm{2}},$ что очевидно больше $\mathrm{\sum }\mathrm{(}{\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}\mathrm{-}\mathrm{a}{\mathrm{)}}^{\mathrm{2}},$ что и требовалось доказать.

А. средняя имеет обширное применение и громадное значение во всех научных измерениях или счислениях. Если произведен ряд наблюдений над величиною какого-нибудь объекта и для этой величины найдены различные значения ${\mathrm{a}}_{\mathrm{1}},{\mathrm{a}}_{\mathrm{2}}\mathrm{\dots }{\mathrm{a}}_{\mathrm{n}},$ то вероятнейшее значение измеренной величины есть a — арифмет. средняя из отдельных наблюдений. Это имеет место в том случае, когда измерения ${\mathrm{a}}_{\mathrm{1}}$ одинаково точны и достоверны, т. е. равновески. Если же точность этих измерений не одинакова, если, напр., результат ${\mathrm{a}}_{\mathrm{1}}$ получен из ${\mathrm{p}}_{\mathrm{1}}$ отдельных наблюдений, результат ${\mathrm{a}}_{\mathrm{2}}$ из ${\mathrm{p}}_{\mathrm{2}}$ таких же наблюдений, … результат a из ${\mathrm{p}}_{\mathrm{n}}$ таких же наблюдений, то вместо простой А. средней должно взять величину $\mathrm{a}\mathrm{=}\frac{p_1{a}_1+p_2{a}_2+\dots +p_n{a}_n}{p_1+p_2+\dots +pn},$ короче $\mathrm{\sum }{\mathrm{p}}_{\mathrm{i}}{\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}\mathrm{:}\mathrm{\sum }{\mathrm{p}}_{\mathrm{i}}.$

Должно различать два рода А. средних; в одном случае средняя выражает вероятнейшую величину какого-нибудь объекта измерения, напр. вероятнейший рост человека, измеренного несколько раз. В другом случае А. средняя есть фиктивная величина, изображающая Шаблон:Razr группы различных предметов, напр. средний рост большого числа людей. Иногда различают еще третий вид средних, который получается в некоторых исследованиях как точный результат из двух чисел, в которых в одном случае некоторая посторонняя причина действовала в одном направлении, в другом случае, с такою же силою, в противоположном; напр. в астрономических наблюдениях кульминационная ошибка при двух противоположных положениях трубы или при выводе широты места из наблюдений двух звезд в нижней и верхней кульминации их.

Принцип А. средней при выводе вероятнейшего результата, вероятно, применялся, более или менее случайным образом, уже в древности; изречение Шаблон:Lang, вероятно, прилагалось не только к философским теориям. Однако до Лежандра и в особенности Гаусса, т. е. до XIX-го столетия, не существовало теории ошибок и систематических способов вычисления результатов наблюдений, а понятие средней как типа было впервые прочно установлено в науке трудами Кетле, в середине настоящего столетия. А. средняя и приложение ее к выводу вероятнейшего результата из ряда несогласных наблюдений породила целую литературу, до сих пор еще не сказавшую последнего слова о пределах применимости этого способа. Скиапарелли показал, что А. средняя есть Шаблон:Razr функция системы чисел, обладающая следующими двумя свойствами: 1) она не изменяется от изменения единиц, в которых выражены эти числа, т. е. аналитически: если все данные числа увеличить в m. раз, то и средняя увеличится в m. раз, и 2) она не изменяется от перемещения точки нуля, от которой отсчитываются данные числа, т. е. если ко всем данным числам прибавить некоторое число h, то и к средней прибавится то же число h. А. средняя может рассматриваться как основание метода [[../Наименьшие квадраты|наименьших квадратов]] (см. это сл.) или как следствие или частный случай его (см. [[../Ошибки|Ошибки]]).