统计-几何均值

介绍

统计-几何均值是一种用于计算一组数值的平均值的方法，它能够消除极端值的影响，更加反映中等水平的数据变化情况。

公式

统计-几何均值的公式为：

$$GE=\sqrt[n]{x_1 \times x_2 \times ...\times x_n}$$

其中，$x_1, x_2, ..., x_n$ 为一组数值，$n$ 为数值的数量，$GE$ 为统计-几何均值。

示例代码

下面是一个示例代码，演示如何使用 Python 计算一组数据的统计-几何均值：

import math

def geometric_mean(numbers):
    # 检查数据是否有效
    if len(numbers) == 0:
        return None
    
    # 计算几何均值
    result = 1
    for n in numbers:
        result *= n
    return math.pow(result, 1/len(numbers))

# 测试代码
data = [1, 2, 3, 4, 5]
print("Data: ", data)
print("Geometric Mean: ", geometric_mean(data))

输出：

Data:  [1, 2, 3, 4, 5]
Geometric Mean:  2.605171084697352

注意事项

• 统计-几何均值只适用于非负的数值。
• 当数据中存在零的时候，统计-几何均值为零。
• 当数据中存在负数的时候，统计-几何均值无意义。