औसत: Difference between revisions

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सामान्य भाषा में, औसत एक एकल संख्या है जो संख्याओं की सूची के प्रतिनिधि के रूप में ली जाती है, सामान्यतः संख्याओं का योग सूची में जितनी संख्याएं हैं, उनसे विभाजित होता है (अंकगणितीय माध्य), उदाहरण के लिए, संख्या 2, 3, 4, 7, और 9 (कुल मिलाकर 25) का औसत 5 है। संदर्भ के आधार पर, औसत अन्य आंकड़े हो सकते हैं जैसे माध्यिका, या मोड (सांख्यिकी)। उदाहरण के लिए, औसत आय को प्रायः माध्यिका के रूप में दिया जाता है - नीचे की संख्या जो व्यक्तिगत आय का 50% है और ऊपर जो व्यक्तिगत आय का 50% है - क्योंकि कुछ अरबपतियों की व्यक्तिगत आय को सम्मिलित करने से माध्य अधिक होगा। इस कारण से, केंद्रीय प्रवृत्ति के उपायों पर चर्चा करते समय औसत शब्द का उपयोग करने से बचने की संस्तुति की जाती है।

सामान्य गुण

यदि किसी सूची में सभी संख्याएँ समान संख्याएँ हैं, तो उनका औसत भी इस संख्या के बराबर होता है। यह संपत्ति कई प्रकार के औसत में से प्रत्येक द्वारा साझा की जाती है।

एक अन्य सार्वभौमिक संपत्ति दिष्टता है: यदि संख्या A और B की दो सूचियों की लंबाई समान है, और सूची A की प्रत्येक प्रविष्टि सूची B पर संबंधित प्रविष्टि के रूप में कम से कम बड़ी है, तो सूची A का औसत कम से कम सूची का B है। इसके अलावा, सभी औसत सजातीय प्रकार्य को संतुष्ट करते हैं: यदि किसी सूची की सभी संख्याओं को एक ही सकारात्मक संख्या से गुणा किया जाता है, तो इसका औसत उसी कारक से बदल जाता है।

कुछ प्रकार के औसत में, सूची में एकांशों को औसत निर्धारित करने से पहले अलग-अलग भार दिए जाते हैं। इनमें भारित अंकगणितीय माध्य, भारित ज्यामितीय माध्य और भारित माध्य सम्मिलित हैं। साथ ही, कुछ प्रकार के गतिमान माध्य के लिए, किसी वस्तु का भार सूची में उसकी स्थिति पर निर्भर करता है। अधिकांश प्रकार के औसत, हालांकि, क्रमचय-असंवेदनशीलता को संतुष्ट करते हैं: सभी वस्तुओं को उनके औसत मूल्य का निर्धारण करने में समान रूप से गिना जाता है और सूची में उनकी स्थिति अप्रासंगिक होती है; (1, 2, 3, 4, 6) का औसत (3, 2, 6, 4, 1) के समान है।

पाइथागोरस का अर्थ है

अंकगणित माध्य, ज्यामितीय माध्य और अनुकूल माध्य सामूहिक रूप से पायथागॉरियन साधन के रूप में जाने जाते हैं।

सांख्यिकीय स्थान

वर्णनात्मक आंकड़ों में केंद्रीय प्रवृत्ति के अनुमान के रूप में मोड (सांख्यिकी), माध्यिका और मध्य-श्रेणी का उपयोग प्रायः माध्य के अतिरिक्त किया जाता है। इन सभी को किसी न किसी उपाय से भिन्नता को कम करने के रूप में देखा जा सकता है; देखो केंद्रीय प्रवृत्ति § परिवर्तनशील समस्याओं का समाधान.

मूल्यों के सामान्य औसत की तुलना { 1, 2, 2, 3, 4, 7, 9 }
प्रकार	विवरण	उदाहरण	परिणाम
समांतर माध्य	मानों की संख्या से विभाजित डेटा सम्मुच्चय के मानों का योग: $\scriptstyle {\bar {x}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}$	(1+2+2+3+4+7+9) / 7	4
मध्यस्थ	डेटा सम्मुच्चय के बड़े और छोटे हिस्सों को अलग करने वाला मध्य मान	1, 2, 2, 3, 4, 7, 9	3
मोड	किसी डेटा सेट में सर्वाधिक नियमित मान	1, 2, 2, 3, 4, 7, 9	2
मध्य-स्तर	एक सम्मुच्चय के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों का अंकगणितीय माध्य	(1+9) / 2	5

मोड

विभिन्न तिर्यकता के साथ दो लघुगणक प्रसामान्य वितरणों के माध्य, माध्यिका और मोड (सांख्यिकी) की तुलना

किसी सूची में सबसे अधिक बार आने वाली संख्या को मोड कहा जाता है। उदाहरण के लिए, सूची का बहुलक (1, 2, 2, 3, 3, 3, 4) 3 है। ऐसा हो सकता है कि दो या दो से अधिक संख्याएँ ऐसी हों जो किसी अन्य संख्या की तुलना में समान रूप से और अधिक बार आती हों। इस स्थिति में बहुलक की कोई स्वीकृत परिभाषा नहीं है। कुछ लेखक कहते हैं कि वे सभी मोड हैं और कुछ कहते हैं कि कोई मोड नहीं है।

मध्यस्थ

माध्यिका समूह की मध्य संख्या होती है जब उन्हें क्रम में रखा जाता है। (यदि संख्याओं की संख्या सम है, तो बीच के दो का माध्य लिया जाता है।)

इस प्रकार माध्यिका को खोजने के लिए, सूची को उसके तत्वों के परिमाण के अनुसार क्रमबद्ध करें और फिर एक या दो मान शेष रहने तक बार-बार उच्चतम और निम्नतम मानों वाली जोड़ी को हटा दें। यदि वास्तव में एक मान छोड़ दिया जाता है, तो वह माध्यक होता है; यदि दो मान हैं, तो माध्यिका इन दोनों का अंकगणितीय माध्य है। यह विधि सूची 1, 7, 3, 13 लेती है और इसे 1, 3, 7, 13 पढ़ने का आदेश देती है। फिर 1 और 13 को सूची 3, 7 प्राप्त करने के लिए हटा दिया जाता है। चूंकि इस शेष सूची में दो तत्व हैं, माध्यिका उनका अंकगणितीय माध्य (3 + 7)/2 = 5 है।

मध्य-श्रेणी

मध्य-श्रेणी एक सम्मुच्चय के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों का अंकगणितीय माध्य है।

प्रकारों का सारांश

नाम	समीकरण अथवा वर्णन	अनुकूलन समस्या के समाधान के रूप में
समांतर माध्य	${\bar {x}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}={\frac {1}{n}}(x_{1}+\cdots +x_{n})$	${\underset {x\in \mathbb {R} }{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}(x-x_{i})^{2}$
मध्यस्थ	मध्य मान जो डेटा सम्मुच्चय के निचले आधे हिस्से से उच्च आधे को अलग करता है	${\underset {x\in \mathbb {R} }{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}\|x-x_{i}\|$
ज्यामितिक मध्यस्थ	$\mathbb {R} ^{d}$ में बिंदुओं के लिए माध्यिका का घूर्णन अपरिवर्तनीय विस्तार	${\underset {{\vec {x}}\in \mathbb {R} ^{d}}{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}\|\|{\vec {x}}-{\vec {x}}_{i}\|\|_{2}$
तुके मध्यस्थ	$\mathbb {R} ^{d}$ —में बिंदुओं के लिए माध्यिका का एक और घूर्णन अपरिवर्तनीय विस्तार—एक बिंदु जो तुकी की गहराई को अधिकतम करता है	${\underset {{\vec {x}}\in \mathbb {R} ^{d}}{\operatorname {argmax} }}\,{\underset {{\vec {u}}\in \mathbb {R} ^{d}}{\operatorname {min} }}\,\sum _{i=1}^{n}\left({\begin{cases}1,{\text{ if }}({\vec {x}}_{i}-{\vec {x}})\cdot {\vec {u}}\geq 0\\0,{\text{ otherwise}}\end{cases}}\right)$
मोड	डेटा सेट में सबसे नियमित मान	${\underset {x\in \mathbb {R} }{\operatorname {argmax} }}\,\sum _{i=1}^{n}\left({\begin{cases}1,{\text{ if }}x=x_{i}\\0,{\text{ if }}x\neq x_{i}\end{cases}}\right)$
ज्यामितिक माध्य	${\sqrt[{n}]{\prod _{i=1}^{n}x_{i}}}={\sqrt[{n}]{x_{1}\cdot x_{2}\dotsb x_{n}}}$	${\underset {x\in \mathbb {R} _{>0}}{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}(\ln(x)-\ln(x_{i}))^{2},\qquad {\text{if }}x_{i}>0\,\forall \,i\in \{1,\dots ,n\}$
सुसंगत माध्य	${\frac {n}{{\frac {1}{x_{1}}}+{\frac {1}{x_{2}}}+\cdots +{\frac {1}{x_{n}}}}}$	${\underset {x\in \mathbb {R} _{\neq 0}}{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}\left({\frac {1}{x}}-{\frac {1}{x_{i}}}\right)^{2}$
लेहमेर माध्य	${\frac {\sum _{i=1}^{n}x_{i}^{p}}{\sum _{i=1}^{n}x_{i}^{p-1}}}$
द्विघात माध्य (या RMS)	${\sqrt {{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}^{2}}}={\sqrt {{\frac {1}{n}}\left(x_{1}^{2}+x_{2}^{2}+\cdots +x_{n}^{2}\right)}}$	${\underset {x\in \mathbb {R} _{\geq 0}}{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}(x^{2}-x_{i}^{2})^{2}$
त्रिविमीय माध्य	${\sqrt[{3}]{{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}^{3}}}={\sqrt[{3}]{{\frac {1}{n}}\left(x_{1}^{3}+x_{2}^{3}+\cdots +x_{n}^{3}\right)}}$	${\underset {x\in \mathbb {R} _{\geq 0}}{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}(x^{3}-x_{i}^{3})^{2},\qquad {\text{if }}x_{i}\geq 0\,\forall \,i\in \{1,\dots ,n\}$
व्यापक माध्य	${\sqrt[{p}]{{\frac {1}{n}}\cdot \sum _{i=1}^{n}x_{i}^{p}}}$	${\underset {x\in \mathbb {R} _{\geq 0}}{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}(x^{p}-x_{i}^{p})^{2},\qquad {\text{if }}x_{i}\geq 0\,\forall \,i\in \{1,\dots ,n\}$
क्वासि-समांतर माध्य	$f^{-1}\left({\frac {1}{n}}\sum _{k=1}^{n}f(x_{k})\right)$	${\underset {x\in \operatorname {dom} (f)}{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}(f(x)-f(x_{i}))^{2},\qquad {\text{if }}f$ is एकदिष्ट
भारित माध्य	${\frac {\sum _{i=1}^{n}w_{i}x_{i}}{\sum _{i=1}^{n}w_{i}}}={\frac {w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+\cdots +w_{n}x_{n}}{w_{1}+w_{2}+\cdots +w_{n}}}$	${\underset {x\in \mathbb {R} }{\operatorname {argmin} }}\,\sum _{i=1}^{n}w_{i}(x-x_{i})^{2}$
संक्षिप्त माध्य	एक निश्चित संख्या या उच्चतम और निम्नतम डेटा मानों के अनुपात के बाद डेटा मानों का अंकगणितीय माध्य हटा दिया गया है
अन्तःचतुर्थक माध्य	अंतरचतुर्थक श्रेणी का उपयोग करते हुए, अंतर-चतुर्थक संक्षिप्त माध्य की एक विशेष स्तिथि, जो चतुर्थक (प्रायः दशमक या प्रतिशतक) पर संचालित होता है जो समान दूरी पर होते हैं लेकिन माध्यिका के विपरीत दिशा में होते हैं
मध्य दूरी	${\frac {1}{2}}\left(\max x+\min x\right)$	${\underset {x\in \mathbb {R} }{\operatorname {argmin} }}\,{\underset {i\in \{1,\dots ,n\}}{\operatorname {max} }}\,\|x-x_{i}\|$
शीतऋत्वित माध्य	काटे गए माध्य के समान, लेकिन, अत्यधिक मूल्यों को हटाने के स्थान पर, वे सबसे बड़े और सबसे छोटे मूल्यों के बराबर निर्धारित किया जाता है

गणितीय प्रतीकों की तालिका नीचे प्रयुक्त प्रतीकों की व्याख्या करती है।

विविध प्रकार

अन्य अधिक परिष्कृत औसत हैं: काट-छांट करना, ट्रिमियन और सामान्यीकृत माध्य, उनके सामान्यीकरण के साथ।^[1]

सामान्यीकृत f-माध्य का उपयोग करके कोई अपना औसत मीट्रिक बना सकता है:

y=f^{-1}\left({\frac {1}{n}}\left[f(x_{1})+f(x_{2})+\cdots +f(x_{n})\right]\right)

जहाँ f कोई व्युत्क्रमणीय फलन है। f(x) = 1/x का उपयोग करके सुसंगत माध्य इसका एक उदाहरण है, और f(x) = log x का उपयोग करके ज्यामितीय माध्य दूसरा उदाहरण है।

हालाँकि, साधनों को उत्पन्न करने की यह विधि सभी औसतों पर अधिकरण करने के लिए पर्याप्त सामान्य नहीं है। औसत को परिभाषित करने के लिए एक अधिक सामान्य विधि असफल सत्यापन तर्कों की एक सूची के किसी भी प्रकार्य g(x1, x2, ..., xn) को लेता है जो निरंतर है, प्रत्येक तर्क में सख्ती से बढ़ रहा है, और सममित है। औसत y तब वह मान है, जो सूची के प्रत्येक सदस्य को प्रतिस्थापित करते समय समान प्रकार्य मान: g(y, y, ..., y) = g(x₁, x₂, ..., x_n) में परिणत होता है। यह सबसे सामान्य परिभाषा अभी भी सभी औसतों की महत्वपूर्ण संपत्ति को पकड़ती है कि समान तत्वों की सूची का औसत वह तत्व ही है। प्रकार्य g(x₁, x₂, ..., x_n) = x₁+x₂+ ··· + x_n अंकगणितीय माध्य प्रदान करता है। प्रकार्य g(x₁, x₂, ..., x_n) = x₁x₂···x_n (जहाँ सूची तत्व सकारात्मक संख्याएँ हैं) ज्यामितीय माध्य प्रदान करता है। प्रकार्य g(x₁, x₂, ..., x_n) = (x₁⁻¹+x₂⁻¹+ ··· + x_n⁻¹)⁻¹) (जहां सूची तत्व सकारात्मक संख्याएं हैं) सुसंगत माध्य प्रदान करता है।^[2]

औसत प्रतिशत लाभ और CAGR

वित्त में उपयोग किए जाने वाले औसत का एक प्रकार औसत प्रतिशत लाभ है। यह एक ज्यामितीय माध्य का एक उदाहरण है। जब लाभ वार्षिक होता है, तो इसे चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) कहा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि हम दो वर्षों की अवधि पर विचार कर रहे हैं, और पहले वर्ष में निवेश लाभ -10% है और दूसरे वर्ष में लाभ +60% है, तो औसत प्रतिशत लाभ या CAGR, R, (1 − 10%) × (1 + 60%) = (1 − 0.1) × (1 + 0.6) = (1 + R) × (1 + R) समीकरण को हल करके प्राप्त किया जा सकता है। R का मान जो इस समीकरण को सत्य बनाता है वह 0.2 या 20% है। इसका अर्थ यह है कि 2 साल की अवधि में कुल लाभ उतना ही है जितना कि हर साल 20% की वृद्धि हुई थी। वर्षों के क्रम से कोई अंतर नहीं आता - +60% और -10% का औसत प्रतिशत लाभ -10% और +60% के समान परिणाम है।

इस पद्धति को उन उदाहरणों के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है जिनमें अवधि समान नहीं हैं। उदाहरण के लिए, आधे साल की अवधि पर विचार करें जिसके लिए लाभ -23% है और ढाई साल की अवधि जिसके लिए लाभ +13% है। संयुक्त अवधि के लिए औसत प्रतिशत प्रतिफल एक वर्ष का प्रतिफल है, R, जो निम्नलिखित समीकरण का हल है: (1 − 0.23)^0.5 × (1 + 0.13)^2.5 = (1 + R)^0.5+2.5, 0.0600 या 6.00% का औसत लाभ R दे रहा है।

गतिमान माध्य

एक समय श्रृंखला दी गई है, जैसे दैनिक शेयर बाजार की कीमतें या वार्षिक तापमान, लोग प्रायः एक सुचारु श्रृंखला बनाना चाहते हैं।^[3] यह अंतर्निहित रुझान या संभवतः आवधिक व्यवहार दिखाने में मदद करता है। ऐसा करने का एक आसान तरीका गतिमान माध्य है: कोई एक संख्या n चुनता है और पहले n मानों का अंकगणितीय माध्य लेकर एक नई श्रृंखला बनाता है, फिर सबसे पुराने मान को गिराकर एक स्थान आगे बढ़ता है और दूसरे सूची के अंत इत्यादि पर एक नया मान प्रस्तुत करता है। यह गतिमान माध्य का सबसे सरल रूप है। अधिक जटिल रूपों में भारित औसत का उपयोग करना सम्मिलित है। भारण का उपयोग विभिन्न आवधिक व्यवहार को बढ़ाने या दबाने के लिए किया जा सकता है और अंकीय निस्यंदन पर साहित्य में किस औसत का उपयोग करना है, इसका बहुत व्यापक विश्लेषण है। अंकीय संकेत प्रक्रिया में गतिमान माध्य शब्द का उपयोग तब भी किया जाता है जब भार का योग 1.0 नहीं होता है (इसलिए आउटपुट श्रृंखला औसत का एक छोटा संस्करण है)।^[4] इसका कारण यह है कि विश्लेषक सामान्यतः केवल प्रवृत्ति या आवधिक व्यवहार में रुचि रखते हैं।

इतिहास

उत्पत्ति

पहला लेखाबद्ध किया गया समय जब आकलन के उपयोग के लिए अंकगणितीय माध्य को 2 से n मामलों तक सोलहवीं शताब्दी में बढ़ाया गया था। सोलहवीं शताब्दी के उत्तरार्ध से, यह धीरे-धीरे विभिन्न क्षेत्रों में मापन की त्रुटियों को कम करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक सामान्य विधि बन गई।^[5]^[6] उस समय, खगोलविद शोर मापन से वास्तविक मूल्य जानना चाहते थे, जैसे किसी ग्रह की स्थिति या चंद्रमा का व्यास। कई माप मूल्यों के माध्यम का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिकों ने माना कि सभी मापित मूल्यों की तुलना में त्रुटियां अपेक्षाकृत छोटी संख्या में जुड़ती हैं। अवलोकन त्रुटियों को कम करने के लिए माध्य लेने की विधि वास्तव में मुख्य रूप से खगोल विज्ञान में विकसित हुई थी।^[5]^[7] अंकगणित माध्य का एक संभावित अग्रदूत मध्य-श्रेणी (दो चरम मूल्यों का माध्य) है, उदाहरण के लिए नौवीं से ग्यारहवीं शताब्दी के अरब खगोल विज्ञान में, बल्कि धातु विज्ञान और मार्गनिर्देशन में भी उपयोग किया जाता है।^[6]

हालांकि, अंकगणितीय माध्य के उपयोग के लिए कई पुराने अस्पष्ट संदर्भ हैं (जो उतने स्पष्ट नहीं हैं, लेकिन संभवतः माध्य की हमारी आधुनिक परिभाषा के साथ करना पड़ सकता है)। चौथी शताब्दी के एक पाठ में, यह लिखा गया था कि (वर्ग कोष्ठक में पाठ एक संभावित लापता पाठ है जो अर्थ को स्पष्ट कर सकता है):^[8]

सबसे पहले, हमें एकसंयुज से नौ: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 तक संख्याओं के क्रम को एक पंक्ति में निर्धारित करना होगा।फिर हमें उन सभी की मात्रा को एक साथ जोड़ना होगा, और चूंकि पंक्ति में नौ पद हैं, हमें यह देखने के लिए कुल के नौवें भाग को देखना चाहिए कि क्या यह पहले से ही पंक्ति में संख्याओं के बीच स्वाभाविक रूप से मौजूद है; और हम पाएंगे कि [एक] नौवां [योग का] होने का गुण केवल [अंकगणितीय] माध्य का ही है...

पुराने संभावित संदर्भ भी मौजूद हैं। ऐसे रिकॉर्ड हैं कि लगभग 700 ईसा पूर्व से, व्यापारियों और पोतवणिक ने सहमति व्यक्त की कि भालवाही और जहाज का नुकसान (समुद्र द्वारा क्षति की स्तिथि में उनका योगदान) आपस में समान रूप से साझा किया जाना चाहिए।^[7]यह औसत का उपयोग करके गणना की जा सकती है, हालांकि ऐसा लगता है कि गणना का कोई सीधा अभिलेख नहीं है।

व्युत्पत्ति

मूलरूप अरबी में عوار ʿawār के रूप में पाया जाता है, एक दोष, या कुछ भी दोषपूर्ण या क्षतिग्रस्त, आंशिक रूप से खराब उत्पाद सहित; और عواري 'आवारी (भी عوارة'आवारा) = या 'आवर' से संबंधित, आंशिक क्षति की स्थिति।^[9] पश्चिमी भाषाओं के भीतर शब्द का इतिहास भूमध्य सागर पर मध्ययुगीन समुद्री-वाणिज्य में शुरू होता है। 12वीं और 13वीं सदी के जेनोआ लैटिन अवेरिया का अर्थ था एक व्यापारी समुद्री यात्रा के संबंध में उत्पन्न होने वाली क्षति, हानि और गैर-सामान्य व्यय; और अवेरिया के लिए यही अर्थ 1210 में मार्सिले में, 1258 में बार्सिलोना में और 13वीं के अंत में फ्लोरेंस में है।^[10]15वीं सदी के फ्रेंच एवरी का एक ही अर्थ था, और इसी अर्थ के साथ अंग्रेजी एवरे (1491) और अंग्रेजी औसत (1502) का जन्म हुआ। आज, इटालियन अवेरिया, कैटलन अवेरिया और फ्रेंच एवेरी अभी भी क्षति का प्राथमिक अर्थ है। अंग्रेजी में अर्थ का विशाल परिवर्तन बाद के मध्यकालीन और प्रारंभिक आधुनिक पश्चिमी व्यापारी-समुद्री कानून अनुबंधों में अभ्यास के साथ शुरू हुआ, जिसके तहत अगर जहाज एक तूफान से मिलता है और जहाज को हल्का और सुरक्षित बनाने के लिए कुछ सामान को जहाज पर फेंकना पड़ता है, तब सभी व्यापारी जिनका उत्पाद जहाज पर था, उन्हें आनुपातिक रूप से हानि उठानी थी (और न कि जिसका उत्पाद जहाज पर फेंका गया था); और सामान्यतः किसी भी अवेरिया का समानुपातिक वितरण होना था। वहां से यह शब्द ब्रिटिश बीमाकर्ताओं, लेनदारों और व्यापारियों द्वारा अपने नुकसान के बारे में बात करने के लिए अपनाया गया था क्योंकि यह संपत्ति के पूरे संविभाग में फैला हुआ था और एक औसत अनुपात था। आज का अर्थ उसी से विकसित हुआ, और 18वीं शताब्दी के मध्य में और अंग्रेजी में शुरू हुआ।^[10] [1]।

समुद्री क्षति या तो विशेष औसत है, जो केवल क्षतिग्रस्त संपत्ति के मालिक द्वारा वहन किया जाता है, या सामान्य औसत, जहां मालिक सभी पक्षों से समुद्री उद्यम के लिए आनुपातिक योगदान का दावा कर सकता है। सामान्य औसत को समायोजित करने के लिए उपयोग की जाने वाली गणनाओं के प्रकार ने औसत अंकगणितीय माध्य के उपयोग को जन्म दिया।

एक दूसरा अंग्रेजी उपयोग, जिसे 1674 के आरंभ में प्रलेखित किया गया था और कभी-कभी एवरिश लिखा जाता था, खेत की फसलों के अवशेषों और दूसरी वृद्धि के रूप में होता है, जिन्हें ड्रॉट जानवरों (एवर्स) द्वारा उपभोग के लिए अनुकूल माना जाता था।^[11]

पहले (कम से कम 11वीं शताब्दी से), शब्द का असंबंधित उपयोग है। यह एक शेरिफ के लिए एक किरायेदार के दिन के श्रम दायित्व के लिए एक पुराना कानूनी शब्द प्रतीत होता है, संभवतः अंग्रेजी डोम्सडे किताब (1085) में पाए जाने वाले एवेरा से अंग्रेजी में।

हालाँकि, ऑक्सफोर्ड अंग्रेजी शब्दकोष का कहना है कि जर्मन हेफेन हेवन और अरबी 'आवर लॉस, क्षति' से व्युत्पत्ति का काफी निपटारा किया गया है और इस शब्द का मूल अतिशयोक्तिपूर्ण है।^[12]

अलंकारिक उपकरण के रूप में औसत

औसत शब्द की पूर्वोक्त बोलचाल की प्रकृति के कारण, इस शब्द का उपयोग डेटा के सही अर्थ को अस्पष्ट करने के लिए किया जा सकता है और उपयोग की गई औसत विधि (प्रायः अंकगणितीय माध्य, मध्य या मोड) के आधार पर प्रश्नों के अलग-अलग उत्तर सुझाता है। अपने लेख में झूठ बोलने के लिए तैयार: सांख्यिकी इन / कलात्मक प्रमाण के रूप में, पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय के संकाय सदस्य डैनियल लिबर्ज़ ने टिप्पणी की है कि इस कारण से सांख्यिकीय जानकारी प्रायः बयानबाजी के तर्कों से अस्वीकृत कर दी जाती है।^[13] हालांकि, उनकी प्रेरक शक्ति के कारण, औसत और अन्य सांख्यिकीय मूल्यों को पूरी तरह से अस्वीकृत नहीं किया जाना चाहिए, बल्कि सावधानी के साथ इसका इस्तेमाल और व्याख्या की जानी चाहिए। लिबर्ज़ हमें न केवल औसत जैसी सांख्यिकीय जानकारी के साथ, बल्कि डेटा और उसके उपयोगों का वर्णन करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषा के साथ भी गंभीर रूप से संलग्न होने के लिए आमंत्रित करते हैं: .^[13]कई स्तिथितियों में, इस दर्शक-आधारित व्याख्या को सुविधाजनक बनाने में सहायता के लिए डेटा और विशिष्ट गणनाएं प्रदान की जाती हैं।

यह भी देखें

संदर्भ

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↑ ^10.0 ^10.1 The Arabic origin of avaria was first reported by Reinhart Dozy in the 19th century. Dozy's original summary is in his 1869 book Glossaire. Summary information about the word's early records in Italian-Latin, Italian, Catalan, and French is at avarie @ CNRTL.fr Archived 2019-01-06 at the Wayback Machine. The seaport of Genoa is the location of the earliest-known record in European languages, year 1157. A set of medieval Latin records of avaria at Genoa is in the downloadable lexicon Vocabolario Ligure, by Sergio Aprosio, year 2001, avaria in Volume 1 pages 115-116. Many more records in medieval Latin at Genoa are at StoriaPatriaGenova.it, usually in the plurals avariis and avarias. At the port of Marseille in the 1st half of the 13th century notarized commercial contracts have dozens of instances of Latin avariis (ablative plural of avaria), as published in Blancard year 1884. Some information about the English word over the centuries is at NED (year 1888). See also the definition of English "average" in English dictionaries published in the early 18th century, i.e., in the time period just before the big transformation of the meaning: Kersey-Phillips' dictionary (1706), Blount's dictionary (1707 edition), Hatton's dictionary (1712), Bailey's dictionary (1726), Martin's dictionary (1749). Some complexities surrounding the English word's history are discussed in Hensleigh Wedgwood year 1882 page 11 and Walter Skeat year 1888 page 781. Today there is consensus that: (#1) today's English "average" descends from medieval Italian avaria, Catalan avaria, and (#2) among the Latins the word avaria started in the 12th century and it started as a term of Mediterranean sea-commerce, and (#3) there is no root for avaria to be found in Latin, and (#4) a substantial number of Arabic words entered Italian, Catalan and Provençal in the 12th and 13th centuries starting as terms of Mediterranean sea-commerce, and (#5) the Arabic ʿawār | ʿawārī is phonetically a good match for avaria, as conversion of w to v was regular in Latin and Italian, and -ia is a suffix in Italian, and the Western word's earliest records are in Italian-speaking locales (writing in Latin). And most commentators agree that (#6) the Arabic ʿawār | ʿawārī = "damage | relating to damage" is semantically a good match for avaria = "damage or damage expenses". A minority of commentators have been dubious about this on the grounds that the early records of Italian-Latin avaria have, in some cases, a meaning of "an expense" in a more general sense – see TLIO (in Italian). The majority view is that the meaning of "an expense" was an expansion from "damage and damage expense", and the chronological order of the meanings in the records supports this view, and the broad meaning "an expense" was never the most commonly used meaning. On the basis of the above points, the inferential step is made that the Latinate word came or probably came from the Arabic word.
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↑ ^13.0 ^13.1 Libertz, Daniel (2018-12-31). "Framed for Lying: Statistics as In/Artistic Proof". Res Rhetorica (in English). 5 (4). doi:10.29107/rr2018.4.1. ISSN 2392-3113.

बाहरी कड़ियाँ

मध्यस्थ as a weighted समांतर माध्य of all Sample Observations

Calculations and comparison between arithmetic and ज्यामितिक माध्य of two values

[1] Merigo, Jose M.; Cananovas, Montserrat (2009). "The Generalized Hybrid Averaging Operator and its Application in Decision Making". Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration. 9: 69–84. ISSN 1886-516X.^{[permanent dead link]}

[Bibby-2] Bibby, John (1974). "Axiomatisations of the average and a further generalisation of monotonic sequences". Glasgow Mathematical Journal. 15: 63–65. doi:10.1017/s0017089500002135.

[3] Box, George E.P.; Jenkins, Gwilym M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN 0816211043.

[4] Haykin, Simon (1986). Adaptive Filter Theory. Prentice-Hall. ISBN 0130040525.

[ReferenceA-5] 5.0 ^5.1 Plackett, R. L. (1958). "Studies in the History of Probability and Statistics: VII. The Principle of the Arithmetic Mean". Biometrika. 45 (1/2): 130–135. doi:10.2307/2333051. JSTOR 2333051.

[york.ac.uk-6] 6.0 ^6.1 Eisenhart, Churchill. "The development of the concept of the best mean of a set of measurements from antiquity to the present day." Unpublished presidential address, American Statistical Association, 131st Annual Meeting, Fort Collins, Colorado. 1971.

[amstatbakker-7] 7.0 ^7.1 Bakker, Arthur. "The early history of average values and implications for education." Journal of Statistics Education 11.1 (2003): 17-26.

[8] "Waterfield, Robin. "The theology of arithmetic." On the Mystical, mathematical and Cosmological Symbolism of the First Ten Number (1988). page 70" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2016-03-04. Retrieved 2018-11-27.

[9] Medieval Arabic had عور ʿawr meaning "blind in one eye" and عوار ʿawār meant "any defect, or anything defective or damaged". Some medieval Arabic dictionaries are at Baheth.info Archived 2013-10-29 at the Wayback Machine, and some translation to English of what's in the medieval Arabic dictionaries is in Lane's Arabic-English Lexicon, pages 2193 and 2195. The medieval dictionaries do not list the word-form عوارية ʿawārīa. ʿAwārīa can be naturally formed in Arabic grammar to refer to things that have ʿawār, but in practice in medieval Arabic texts ʿawārīa is a rarity or non-existent, while the forms عواري ʿawārī and عوارة ʿawāra are frequently used when referring to things that have ʿawār or damage – this can be seen in the searchable collection of medieval texts at AlWaraq.net (book links are clickable on righthand side).

[Avaria-10] 10.0 ^10.1 The Arabic origin of avaria was first reported by Reinhart Dozy in the 19th century. Dozy's original summary is in his 1869 book Glossaire. Summary information about the word's early records in Italian-Latin, Italian, Catalan, and French is at avarie @ CNRTL.fr Archived 2019-01-06 at the Wayback Machine. The seaport of Genoa is the location of the earliest-known record in European languages, year 1157. A set of medieval Latin records of avaria at Genoa is in the downloadable lexicon Vocabolario Ligure, by Sergio Aprosio, year 2001, avaria in Volume 1 pages 115-116. Many more records in medieval Latin at Genoa are at StoriaPatriaGenova.it, usually in the plurals avariis and avarias. At the port of Marseille in the 1st half of the 13th century notarized commercial contracts have dozens of instances of Latin avariis (ablative plural of avaria), as published in Blancard year 1884. Some information about the English word over the centuries is at NED (year 1888). See also the definition of English "average" in English dictionaries published in the early 18th century, i.e., in the time period just before the big transformation of the meaning: Kersey-Phillips' dictionary (1706), Blount's dictionary (1707 edition), Hatton's dictionary (1712), Bailey's dictionary (1726), Martin's dictionary (1749). Some complexities surrounding the English word's history are discussed in Hensleigh Wedgwood year 1882 page 11 and Walter Skeat year 1888 page 781. Today there is consensus that: (#1) today's English "average" descends from medieval Italian avaria, Catalan avaria, and (#2) among the Latins the word avaria started in the 12th century and it started as a term of Mediterranean sea-commerce, and (#3) there is no root for avaria to be found in Latin, and (#4) a substantial number of Arabic words entered Italian, Catalan and Provençal in the 12th and 13th centuries starting as terms of Mediterranean sea-commerce, and (#5) the Arabic ʿawār | ʿawārī is phonetically a good match for avaria, as conversion of w to v was regular in Latin and Italian, and -ia is a suffix in Italian, and the Western word's earliest records are in Italian-speaking locales (writing in Latin). And most commentators agree that (#6) the Arabic ʿawār | ʿawārī = "damage | relating to damage" is semantically a good match for avaria = "damage or damage expenses". A minority of commentators have been dubious about this on the grounds that the early records of Italian-Latin avaria have, in some cases, a meaning of "an expense" in a more general sense – see TLIO (in Italian). The majority view is that the meaning of "an expense" was an expansion from "damage and damage expense", and the chronological order of the meanings in the records supports this view, and the broad meaning "an expense" was never the most commonly used meaning. On the basis of the above points, the inferential step is made that the Latinate word came or probably came from the Arabic word.

[11] Ray, John (1674). A Collection of English Words Not Generally Used. London: H. Bruges. Retrieved 18 May 2015.

[12] "average, n.2". OED Online. September 2019. Oxford University Press. https://www.oed.com/view/Entry/13681 (accessed September 05, 2019).

[:0-13] 13.0 ^13.1 Libertz, Daniel (2018-12-31). "Framed for Lying: Statistics as In/Artistic Proof". Res Rhetorica (in English). 5 (4). doi:10.29107/rr2018.4.1. ISSN 2392-3113.

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-{{Short description|Number taken as representative of a list of numbers}}
+सामान्य भाषा में, '''औसत''' एक एकल संख्या है जो संख्याओं की सूची के प्रतिनिधि के रूप में ली जाती है, सामान्यतः संख्याओं का योग सूची में जितनी संख्याएं हैं, उनसे विभाजित होता है (अंकगणितीय माध्य), उदाहरण के लिए, संख्या 2, 3, 4, 7, और 9 (कुल मिलाकर 25) का औसत 5 है। संदर्भ के आधार पर, औसत अन्य [[ आंकड़े |आंकड़े]] हो सकते हैं जैसे माध्यिका, या [[ मोड (सांख्यिकी) |मोड (सांख्यिकी)]]। उदाहरण के लिए, औसत [[ आय |आय]] को प्रायः माध्यिका के रूप में दिया जाता है - नीचे की संख्या जो व्यक्तिगत आय का 50% है और ऊपर जो व्यक्तिगत आय का 50% है - क्योंकि कुछ अरबपतियों की व्यक्तिगत आय को सम्मिलित करने से माध्य अधिक होगा। इस कारण से, [[ केंद्रीय प्रवृत्ति |केंद्रीय प्रवृत्ति]] के उपायों पर चर्चा करते समय औसत शब्द का उपयोग करने से बचने की संस्तुति की जाती है।
-बोलचाल की भाषा में, औसत एक एकल संख्या है जो संख्याओं की सूची के प्रतिनिधि के रूप में ली जाती है, आमतौर पर संख्याओं का योग सूची में कितनी संख्याओं से विभाजित होता है (अंकगणितीय माध्य)। उदाहरण के लिए, संख्या 2, 3, 4, 7, और 9 (कुल मिलाकर 25) का औसत 5 है। संदर्भ के आधार पर, औसत अन्य [[ आंकड़े ]] हो सकते हैं जैसे माध्यिका, या [[ मोड (सांख्यिकी) ]]। उदाहरण के लिए, औसत [[ आय ]] को अक्सर माध्यिका के रूप में दिया जाता है - नीचे की संख्या जो व्यक्तिगत आय का 50% है और ऊपर जो व्यक्तिगत आय का 50% है - क्योंकि कुछ अरबपतियों की व्यक्तिगत आय को शामिल करने से माध्य अधिक होगा। इस कारण से, [[ केंद्रीय प्रवृत्ति ]] के उपायों पर चर्चा करते समय औसत शब्द का उपयोग करने से बचने की सिफारिश की जाती है।
 == सामान्य गुण ==
 यदि किसी सूची में सभी संख्याएँ समान संख्याएँ हैं, तो उनका औसत भी इस संख्या के बराबर होता है। यह संपत्ति कई प्रकार के औसत में से प्रत्येक द्वारा साझा की जाती है।
-एक अन्य सार्वभौमिक संपत्ति [[ दिष्टता ]] है: यदि संख्या ए और बी की दो सूचियों की लंबाई समान है, और सूची ए की प्रत्येक प्रविष्टि सूची बी पर संबंधित प्रविष्टि के रूप में कम से कम बड़ी है, तो सूची ए का औसत कम से कम सूची का है बी। इसके अलावा, सभी औसत सजातीय समारोह को संतुष्ट करते हैं: यदि किसी सूची की सभी संख्याओं को एक ही सकारात्मक संख्या से गुणा किया जाता है, तो इसका औसत उसी कारक से बदल जाता है।
+एक अन्य सार्वभौमिक संपत्ति [[ दिष्टता |दिष्टता]] है: यदि संख्या A और B की दो सूचियों की लंबाई समान है, और सूची A की प्रत्येक प्रविष्टि सूची B पर संबंधित प्रविष्टि के रूप में कम से कम बड़ी है, तो सूची A का औसत कम से कम सूची का B है। इसके अलावा, सभी औसत सजातीय प्रकार्य को संतुष्ट करते हैं: यदि किसी सूची की सभी संख्याओं को एक ही सकारात्मक संख्या से गुणा किया जाता है, तो इसका औसत उसी कारक से बदल जाता है।
-कुछ प्रकार के औसत में, सूची में आइटमों को औसत निर्धारित करने से पहले अलग-अलग भार दिए जाते हैं। इनमें भारित अंकगणितीय माध्य, [[ भारित ज्यामितीय माध्य ]] और भारित माध्य शामिल हैं। साथ ही, कुछ प्रकार के [[ सामान्य गति ]] के लिए, किसी वस्तु का वजन सूची में उसकी स्थिति पर निर्भर करता है। अधिकांश प्रकार के औसत, हालांकि, क्रमचय-असंवेदनशीलता को संतुष्ट करते हैं: सभी वस्तुओं को उनके औसत मूल्य का निर्धारण करने में समान रूप से गिना जाता है और सूची में उनकी स्थिति अप्रासंगिक होती है; (1, 2, 3, 4, 6) का औसत (3, 2, 6, 4, 1) के समान है।
+कुछ प्रकार के औसत में, सूची में एकांशों को औसत निर्धारित करने से पहले अलग-अलग भार दिए जाते हैं। इनमें भारित अंकगणितीय माध्य, [[ भारित ज्यामितीय माध्य |भारित ज्यामितीय माध्य]] और भारित माध्य सम्मिलित हैं। साथ ही, कुछ प्रकार के[[ सामान्य गति | गतिमान माध्य]] के लिए, किसी वस्तु का भार सूची में उसकी स्थिति पर निर्भर करता है। अधिकांश प्रकार के औसत, हालांकि, क्रमचय-असंवेदनशीलता को संतुष्ट करते हैं: सभी वस्तुओं को उनके औसत मूल्य का निर्धारण करने में समान रूप से गिना जाता है और सूची में उनकी स्थिति अप्रासंगिक होती है; (1, 2, 3, 4, 6) का औसत (3, 2, 6, 4, 1) के समान है।
 == पाइथागोरस का अर्थ है ==
-{{main|Pythagorean means}}
+{{main|पाइथागोरस का अर्थ है}}
-{{see also|Mean#Pythagorean means}}
+{{see also|मध्यमान#पाइथागोरस का अर्थ है}}
-अंकगणित माध्य, ज्यामितीय माध्य और [[ अनुकूल माध्य ]] सामूहिक रूप से पायथागॉरियन साधन के रूप में जाने जाते हैं।
+अंकगणित माध्य, ज्यामितीय माध्य और [[ अनुकूल माध्य |अनुकूल माध्य]] सामूहिक रूप से पायथागॉरियन साधन के रूप में जाने जाते हैं।
 == सांख्यिकीय स्थान ==
-{{see also|Mean#Statistical location}}
+{{see also|मध्यमान#सांख्यिकीय स्थान}}
-वर्णनात्मक आंकड़ों में केंद्रीय प्रवृत्ति के अनुमान के रूप में मोड (सांख्यिकी), माध्यिका और मध्य-श्रेणी का उपयोग अक्सर माध्य के अतिरिक्त किया जाता है। इन सभी को किसी न किसी उपाय से भिन्नता को कम करने के रूप में देखा जा सकता है; देखो {{slink|Central tendency|Solutions to variational problems}}.
+वर्णनात्मक आंकड़ों में केंद्रीय प्रवृत्ति के अनुमान के रूप में मोड (सांख्यिकी), माध्यिका और मध्य-श्रेणी का उपयोग प्रायः माध्य के अतिरिक्त किया जाता है। इन सभी को किसी न किसी उपाय से भिन्नता को कम करने के रूप में देखा जा सकता है; देखो {{slink|केंद्रीय प्रवृत्ति|परिवर्तनशील समस्याओं का समाधान}}.
 {| class="wikitable"
-|+ Comparison of common averages of values { 1, 2, 2, 3, 4, 7, 9 }
+|+ मूल्यों के सामान्य औसत की तुलना { 1, 2, 2, 3, 4, 7, 9 }
-! Type
+! प्रकार
-! Description
+! विवरण
-! Example
+! उदाहरण
-! Result
+! परिणाम
 |-
-| align="center" | [[Arithmetic mean]]
+| align="center" |  [[Arithmetic mean|समांतर माध्य]]
-| Sum of values of a data set divided by number of values: <math>\scriptstyle\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i</math>
+| मानों की संख्या से विभाजित डेटा सम्मुच्चय के मानों का योग: <math>\scriptstyle\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i</math>
 | align="center" | (1+2+2+3+4+7+9) / 7
 | align="center" | '''4'''
 |-
-| align="center" | [[Median]]
+| align="center" | [[Median|मध्यस्थ]]
-| Middle value separating the greater and lesser halves of a data set
+| डेटा सम्मुच्चय के बड़े और छोटे हिस्सों को अलग करने वाला मध्य मान
 | align="center" | 1, 2, 2, '''3''', 4, 7, 9
 | align="center" | '''3'''
 |-
-| align="center" | [[Mode (statistics)|Mode]]
+| align="center" | [[Mode (statistics)|मोड]]
-| Most frequent value in a data set
+| किसी डेटा सेट में सर्वाधिक नियमित मान
 | align="center" | 1, '''2''', '''2''', 3, 4, 7, 9
 | align="center" | '''2'''
 |-
-| align="center" | [[Mid-range]]
+| align="center" | [[Mid-range|मध्य-स्तर]]
-| The arithmetic mean of the highest and lowest values of a set
+| एक सम्मुच्चय के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों का अंकगणितीय माध्य
 | align="center" | (1+9) / 2
 | align="center" | '''5'''
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 === मोड ===
-[[Image:Comparison mean median mode.svg|thumb|300px|विभिन्न [[ तिरछापन ]] के साथ दो [[ लॉग-सामान्य वितरण ]]ों के माध्य, माध्यिका और मोड (सांख्यिकी) की तुलना]]
+[[Image:Comparison mean median mode.svg|thumb|300px|विभिन्न [[ तिरछापन |तिर्यकता]] के साथ दो [[ लॉग-सामान्य वितरण |लघुगणक प्रसामान्य वितरणों]] के माध्य, माध्यिका और मोड (सांख्यिकी) की तुलना]]
-{{Main|Mode (statistics)}}
+{{Main|मोड (सांख्यिकी)}}
 किसी सूची में सबसे अधिक बार आने वाली संख्या को मोड कहा जाता है। उदाहरण के लिए, सूची का बहुलक (1, 2, 2, 3, 3, 3, 4) 3 है। ऐसा हो सकता है कि दो या दो से अधिक संख्याएँ ऐसी हों जो किसी अन्य संख्या की तुलना में समान रूप से और अधिक बार आती हों। इस स्थिति में बहुलक की कोई स्वीकृत परिभाषा नहीं है। कुछ लेखक कहते हैं कि वे सभी मोड हैं और कुछ कहते हैं कि कोई मोड नहीं है।
-=== मध्य ===
+=== मध्यस्थ ===
-{{Main|Median}}
+{{Main|मध्यस्थ}}
 माध्यिका समूह की मध्य संख्या होती है जब उन्हें क्रम में रखा जाता है। (यदि संख्याओं की संख्या सम है, तो बीच के दो का माध्य लिया जाता है।)
-इस प्रकार माध्यिका को खोजने के लिए, सूची को उसके तत्वों के परिमाण के अनुसार क्रमबद्ध करें और फिर एक या दो मान शेष रहने तक बार-बार उच्चतम और निम्नतम मानों वाली जोड़ी को हटा दें। यदि वास्तव में एक मान छोड़ दिया जाता है, तो वह माध्यक होता है; यदि दो मान हैं, तो माध्यिका इन दोनों का अंकगणितीय माध्य है। यह विधि सूची 1, 7, 3, 13 लेती है और इसे 1, 3, 7, 13 पढ़ने का आदेश देती है। फिर 1 और 13 को सूची 3, 7 प्राप्त करने के लिए हटा दिया जाता है। चूंकि इस शेष सूची में दो तत्व हैं, माध्यिका उनका अंकगणितीय माध्य है, (3 + 7)/2 = 5।
+इस प्रकार माध्यिका को खोजने के लिए, सूची को उसके तत्वों के परिमाण के अनुसार क्रमबद्ध करें और फिर एक या दो मान शेष रहने तक बार-बार उच्चतम और निम्नतम मानों वाली जोड़ी को हटा दें। यदि वास्तव में एक मान छोड़ दिया जाता है, तो वह माध्यक होता है; यदि दो मान हैं, तो माध्यिका इन दोनों का अंकगणितीय माध्य है। यह विधि सूची 1, 7, 3, 13 लेती है और इसे 1, 3, 7, 13 पढ़ने का आदेश देती है। फिर 1 और 13 को सूची 3, 7 प्राप्त करने के लिए हटा दिया जाता है। चूंकि इस शेष सूची में दो तत्व हैं, माध्यिका उनका अंकगणितीय माध्य  (3 + 7)/2 = 5 है।
-=== मिड-रेंज ===
+=== मध्य-श्रेणी ===
-{{Main|Mid-range}}
+{{Main|मध्य-श्रेणी}}
-मध्य-श्रेणी एक सेट के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों का अंकगणितीय माध्य है।
+मध्य-श्रेणी एक सम्मुच्चय के उच्चतम और निम्नतम मूल्यों का अंकगणितीय माध्य है।
 == प्रकारों का सारांश ==
-{{see also|Mean#Other means}}
+{{see also|माध्य#अन्य माध्य}}
 {|class="wikitable" style="background:white;"
 |-
-! Name !! Equation or description !! As solution to optimization problem
+! नाम !! समीकरण अथवा वर्णन !! अनुकूलन समस्या के समाधान के रूप में
 |-
-| [[Arithmetic mean]] || <math>\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i  =  \frac{1}{n} (x_1 + \cdots + x_n)</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x - x_i)^2</math>
+| [[Arithmetic mean|समांतर माध्य]] || <math>\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i  =  \frac{1}{n} (x_1 + \cdots + x_n)</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x - x_i)^2</math>
 |-
-| [[Median]] || The middle value that separates the higher half from the lower half of the data set || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n |x - x_i|</math>
+| [[Median|मध्यस्थ]] || मध्य मान जो डेटा सम्मुच्चय के निचले आधे हिस्से से उच्च आधे को अलग करता है || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n |x - x_i|</math>
 |-
-| [[Geometric median]] || A [[rotation (mathematics)|rotation]] [[invariant (mathematics)|invariant]] extension of the [[median]] for points in <math>\mathbb{R}^d</math> || <math>\underset{\vec{x} \in \mathbb{R}^d}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n ||\vec{x} - \vec{x}_i||_2</math>
+| [[Geometric median|ज्यामितिक मध्यस्थ]] || <math>\mathbb{R}^d</math> में बिंदुओं के लिए माध्यिका का [[घूर्णन अपरिवर्तनीय]] विस्तार || <math>\underset{\vec{x} \in \mathbb{R}^d}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n ||\vec{x} - \vec{x}_i||_2</math>
 |-
-| [[Tukey median]] || Another rotation invariant extension of the median for points in <math>\mathbb{R}^d</math>—a point that maximizes the [[Tukey depth]] || <math>\underset{\vec{x} \in \mathbb{R}^d}{\operatorname{argmax}}\, \underset{\vec{u} \in \mathbb{R}^d}{\operatorname{min}} \, \sum_{i=1}^n \left(\begin{cases}1, \text{ if }(\vec{x}_i-\vec{x})\cdot\vec{u} \geq 0 \\ 0, \text{ otherwise}\end{cases}\right)</math>
+| [[Tukey median|तुके मध्यस्थ]] || <math>\mathbb{R}^d</math>—में बिंदुओं के लिए माध्यिका का एक और घूर्णन अपरिवर्तनीय विस्तार—एक बिंदु जो तुकी की गहराई को अधिकतम करता है || <math>\underset{\vec{x} \in \mathbb{R}^d}{\operatorname{argmax}}\, \underset{\vec{u} \in \mathbb{R}^d}{\operatorname{min}} \, \sum_{i=1}^n \left(\begin{cases}1, \text{ if }(\vec{x}_i-\vec{x})\cdot\vec{u} \geq 0 \\ 0, \text{ otherwise}\end{cases}\right)</math>
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-| [[Mode (statistics)|Mode]] || The most frequent value in the data set || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmax}}\, \sum_{i=1}^n \left(\begin{cases}1, \text{ if }x = x_i \\ 0, \text{ if }x \neq x_i\end{cases}\right)</math>
+| [[Mode (statistics)|मोड]] || डेटा सेट में सबसे नियमित मान || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmax}}\, \sum_{i=1}^n \left(\begin{cases}1, \text{ if }x = x_i \\ 0, \text{ if }x \neq x_i\end{cases}\right)</math>
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-| [[Geometric mean]] || <math>\sqrt[n]{\prod_{i=1}^n x_i} = \sqrt[n]{x_1 \cdot x_2 \dotsb x_n}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{> 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (\ln(x) - \ln(x_i))^2,\qquad \text{if }x_i > 0\,\forall\, i \in \{1,\dots,n\}</math>
+| [[Geometric mean|ज्यामितिक माध्य]] || <math>\sqrt[n]{\prod_{i=1}^n x_i} = \sqrt[n]{x_1 \cdot x_2 \dotsb x_n}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{> 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (\ln(x) - \ln(x_i))^2,\qquad \text{if }x_i > 0\,\forall\, i \in \{1,\dots,n\}</math>
 |-
-| [[Harmonic mean]] || <math>\frac{n}{\frac{1}{x_1} + \frac{1}{x_2} + \cdots + \frac{1}{x_n}}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\neq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n \left(\frac{1}{x} - \frac{1}{x_i}\right)^2</math>
+| [[Harmonic mean|सुसंगत माध्य]] || <math>\frac{n}{\frac{1}{x_1} + \frac{1}{x_2} + \cdots + \frac{1}{x_n}}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\neq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n \left(\frac{1}{x} - \frac{1}{x_i}\right)^2</math>
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-| [[Lehmer mean]] || <math>\frac{\sum_{i=1}^n x_i^p}{\sum_{i=1}^n x_i^{p-1}}</math> ||
+| [[Lehmer mean|लेहमेर माध्य]] || <math>\frac{\sum_{i=1}^n x_i^p}{\sum_{i=1}^n x_i^{p-1}}</math> ||
 |-
-| [[Quadratic mean]]<br />(or RMS) || <math>\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^2} = \sqrt{\frac{1}{n}\left(x_1^2 + x_2^2 + \cdots + x_n^2\right)}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\geq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x^2 - x_i^2)^2</math>
+| [[Quadratic mean|द्विघात माध्य]]<br />(या RMS) || <math>\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^2} = \sqrt{\frac{1}{n}\left(x_1^2 + x_2^2 + \cdots + x_n^2\right)}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\geq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x^2 - x_i^2)^2</math>
 |-
-| [[Cubic mean]] || <math>\sqrt[3]{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^3} = \sqrt[3]{\frac{1}{n}\left(x_1^3 + x_2^3 + \cdots + x_n^3\right)}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\geq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x^3 - x_i^3)^2,\qquad \text{if }x_i \geq 0\,\forall\, i \in \{1,\dots,n\}</math>
+| [[Cubic mean|त्रिविमीय माध्य]] || <math>\sqrt[3]{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i^3} = \sqrt[3]{\frac{1}{n}\left(x_1^3 + x_2^3 + \cdots + x_n^3\right)}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\geq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x^3 - x_i^3)^2,\qquad \text{if }x_i \geq 0\,\forall\, i \in \{1,\dots,n\}</math>
 |-
-| [[Generalized mean]] || <math>\sqrt[p]{\frac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^n x_{i}^p}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\geq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x^p - x_i^p)^2,\qquad \text{if }x_i \geq 0\,\forall\, i \in \{1,\dots,n\}</math>
+| [[Generalized mean|व्यापक माध्य]] || <math>\sqrt[p]{\frac{1}{n} \cdot \sum_{i=1}^n x_{i}^p}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}_{\geq 0}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (x^p - x_i^p)^2,\qquad \text{if }x_i \geq 0\,\forall\, i \in \{1,\dots,n\}</math>
 |-
-| [[Quasi-arithmetic mean]] || <math> f^{-1}\left(\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}f(x_k) \right)</math> || <math>\underset{x \in \operatorname{dom}(f)}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (f(x) - f(x_i))^2,\qquad \text{if } f</math> is [[Monotonic function|monotonic]]
+| [[Quasi-arithmetic mean|क्वासि-समांतर माध्य]] || <math> f^{-1}\left(\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n}f(x_k) \right)</math> || <math>\underset{x \in \operatorname{dom}(f)}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n (f(x) - f(x_i))^2,\qquad \text{if } f</math> is [[Monotonic function|एकदिष्ट]]
 |-
-| [[Weighted arithmetic mean|Weighted mean]] || <math>\frac{ \sum_{i=1}^n w_i x_i}{\sum_{i=1}^n w_i} = \frac{w_1 x_1 + w_2 x_2 + \cdots + w_n x_n}{w_1 + w_2 + \cdots + w_n}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n w_i(x - x_i)^2</math>
+| [[Weighted arithmetic mean|भारित माध्य]] || <math>\frac{ \sum_{i=1}^n w_i x_i}{\sum_{i=1}^n w_i} = \frac{w_1 x_1 + w_2 x_2 + \cdots + w_n x_n}{w_1 + w_2 + \cdots + w_n}</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \sum_{i=1}^n w_i(x - x_i)^2</math>
 |-
-| [[Truncated mean]] || The arithmetic mean of data values after a certain number or proportion of the highest and lowest data values have been discarded
+| [[Truncated mean|संक्षिप्त माध्य]] || एक निश्चित संख्या या उच्चतम और निम्नतम डेटा मानों के अनुपात के बाद डेटा मानों का अंकगणितीय माध्य हटा दिया गया है
 |-
-| [[Interquartile mean]] || A special case of the truncated mean, using the [[interquartile range]].  A special case of the inter-quantile truncated mean, which operates on quantiles (often deciles or percentiles) that are equidistant but on opposite sides of the median.
+| [[Interquartile mean|अन्तःचतुर्थक माध्य]] || अंतरचतुर्थक श्रेणी का उपयोग करते हुए, अंतर-चतुर्थक संक्षिप्त माध्य की एक विशेष स्तिथि, जो चतुर्थक (प्रायः दशमक या प्रतिशतक) पर संचालित होता है जो समान दूरी पर होते हैं लेकिन माध्यिका के विपरीत दिशा में होते हैं
+|
 |-
-| [[Midrange]] || <math>\frac{1}{2}\left(\max x + \min x\right)</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \underset{i \in \{1,\dots,n\}}{\operatorname{max}}\, |x - x_i|</math>
+| [[Midrange|मध्य दूरी]] || <math>\frac{1}{2}\left(\max x + \min x\right)</math> || <math>\underset{x \in \mathbb{R}}{\operatorname{argmin}}\, \underset{i \in \{1,\dots,n\}}{\operatorname{max}}\, |x - x_i|</math>
 |-
-| [[Winsorized mean]] ||  Similar to the truncated mean, but, rather than deleting the extreme values, they are set equal to the largest and smallest values that remain
+| [[Winsorized mean|शीतऋत्वित माध्य]] ||  काटे गए माध्य के समान, लेकिन, अत्यधिक मूल्यों को हटाने के स्थान पर, वे सबसे बड़े और सबसे छोटे मूल्यों के बराबर निर्धारित किया जाता है
 |}
 [[ गणितीय प्रतीकों की तालिका ]] नीचे प्रयुक्त प्रतीकों की व्याख्या करती है।
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 == विविध प्रकार ==
-अन्य अधिक परिष्कृत औसत हैं: [[ काट-छांट करना ]], ट्रिमियन और [[ सामान्यीकृत माध्य ]], उनके सामान्यीकरण के साथ।<ref>{{cite journal |last1=Merigo |first1=Jose M. |last2=Cananovas |first2=Montserrat |title=The Generalized Hybrid Averaging Operator and its Application in Decision Making |year=2009 |journal=Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration |volume=9 |pages=69–84 |issn=1886-516X |url=http://www.upo.es/RevMetCuant/art.php?id=38 }}{{Dead link|date=October 2018 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}</ref>
+अन्य अधिक परिष्कृत औसत हैं: [[ काट-छांट करना |काट-छांट करना]], ट्रिमियन और [[ सामान्यीकृत माध्य |सामान्यीकृत माध्य]], उनके सामान्यीकरण के साथ।<ref>{{cite journal |last1=Merigo |first1=Jose M. |last2=Cananovas |first2=Montserrat |title=The Generalized Hybrid Averaging Operator and its Application in Decision Making |year=2009 |journal=Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration |volume=9 |pages=69–84 |issn=1886-516X |url=http://www.upo.es/RevMetCuant/art.php?id=38 }}{{Dead link|date=October 2018 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}</ref>
-सामान्यीकृत f-mean|सामान्यीकृत f-mean का उपयोग करके कोई अपना औसत मीट्रिक बना सकता है:
+सामान्यीकृत f-माध्य का उपयोग करके कोई अपना औसत मीट्रिक बना सकता है:
 : <math>y = f^{-1}\left(\frac{1}{n}\left[f(x_1) + f(x_2) + \cdots + f(x_n)\right]\right)</math>
-जहाँ f कोई व्युत्क्रमणीय फलन है। f(x) = 1/x का उपयोग करके हार्मोनिक माध्य इसका एक उदाहरण है, और f(x) = log x का उपयोग करके ज्यामितीय माध्य दूसरा है।
+जहाँ f कोई व्युत्क्रमणीय फलन है। f(x) = 1/x का उपयोग करके सुसंगत माध्य इसका एक उदाहरण है, और f(x) = log x का उपयोग करके ज्यामितीय माध्य दूसरा उदाहरण है।
-हालाँकि, साधनों को उत्पन्न करने की यह विधि सभी औसतों पर कब्जा करने के लिए पर्याप्त सामान्य नहीं है। एक और सामान्य तरीका<ref name=Bibby/>{{fv|date=May 2022}} औसत को परिभाषित करने के लिए कोई फ़ंक्शन g(x<sub>1</sub>, एक्स<sub>2</sub>, ..., एक्स<sub>''n''</sub>) तर्कों की एक सूची जो [[ निरंतर कार्य ]] है, प्रत्येक तर्क में मोनोटोनिकिटी, और सममित (तर्कों के क्रमपरिवर्तन के तहत परिवर्तनीय)। औसत y तब वह मान है, जो सूची के प्रत्येक सदस्य को प्रतिस्थापित करते समय समान फ़ंक्शन मान में परिणत होता है: {{nowrap|1=''g''(''y'', ''y'', ..., ''y'') =}} {{nowrap|''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>)}}. यह सबसे सामान्य परिभाषा अभी भी सभी औसतों की महत्वपूर्ण संपत्ति को पकड़ती है कि समान तत्वों की सूची का औसत वह तत्व ही है। कार्यक्रम {{nowrap|1=''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>) =}} {{nowrap|''x''<sub>1</sub>+''x''<sub>2</sub>+ ··· + ''x''<sub>''n''</sub>}} अंकगणितीय माध्य प्रदान करता है। कार्यक्रम {{nowrap|1 = ''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>) =}} {{nowrap|''x''<sub>1</sub>''x''<sub>2</sub>···''x''<sub>''n''</sub>}} (जहाँ सूची तत्व सकारात्मक संख्याएँ हैं) ज्यामितीय माध्य प्रदान करता है। कार्यक्रम {{nowrap|1 = ''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>) =}} {{nowrap|(''x''<sub>1</sub><sup>−1</sup>+''x''<sub>2</sub><sup>−1</sup>+ ··· + ''x''<sub>''n''</sub><sup>−1</sup>)<sup>−1</sup>)}} (जहां सूची तत्व सकारात्मक संख्याएं हैं) हार्मोनिक माध्य प्रदान करता है।<ref name=Bibby>{{cite journal | last1 = Bibby | first1 = John | year = 1974 | title = Axiomatisations of the average and a further generalisation of monotonic sequences | journal = [[Glasgow Mathematical Journal]] | volume = 15 | pages = 63–65 | doi=10.1017/s0017089500002135| doi-access = free }}</ref>
+हालाँकि, साधनों को उत्पन्न करने की यह विधि सभी औसतों पर अधिकरण करने के लिए पर्याप्त सामान्य नहीं है। औसत को परिभाषित करने के लिए एक अधिक सामान्य विधि असफल सत्यापन तर्कों की एक सूची के किसी भी प्रकार्य g(x1, x2, ..., xn) को लेता है जो निरंतर है, प्रत्येक तर्क में सख्ती से बढ़ रहा है, और सममित है। औसत y तब वह मान है, जो सूची के प्रत्येक सदस्य को प्रतिस्थापित करते समय समान प्रकार्य मान: {{nowrap|1=''g''(''y'', ''y'', ..., ''y'') =}} {{nowrap|''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>)}} में परिणत होता है। यह सबसे सामान्य परिभाषा अभी भी सभी औसतों की महत्वपूर्ण संपत्ति को पकड़ती है कि समान तत्वों की सूची का औसत वह तत्व ही है। प्रकार्य {{nowrap|1=''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>) =}} {{nowrap|''x''<sub>1</sub>+''x''<sub>2</sub>+ ··· + ''x''<sub>''n''</sub>}} अंकगणितीय माध्य प्रदान करता है। प्रकार्य {{nowrap|1 = ''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>) =}} {{nowrap|''x''<sub>1</sub>''x''<sub>2</sub>···''x''<sub>''n''</sub>}} (जहाँ सूची तत्व सकारात्मक संख्याएँ हैं) ज्यामितीय माध्य प्रदान करता है। प्रकार्य {{nowrap|1 = ''g''(''x''<sub>1</sub>, ''x''<sub>2</sub>, ..., ''x''<sub>''n''</sub>) =}} {{nowrap|(''x''<sub>1</sub><sup>−1</sup>+''x''<sub>2</sub><sup>−1</sup>+ ··· + ''x''<sub>''n''</sub><sup>−1</sup>)<sup>−1</sup>)}} (जहां सूची तत्व सकारात्मक संख्याएं हैं) सुसंगत माध्य प्रदान करता है।<ref name="Bibby">{{cite journal | last1 = Bibby | first1 = John | year = 1974 | title = Axiomatisations of the average and a further generalisation of monotonic sequences | journal = [[Glasgow Mathematical Journal]] | volume = 15 | pages = 63–65 | doi=10.1017/s0017089500002135| doi-access = free }}</ref>
+=== औसत प्रतिशत लाभ और CAGR ===
+{{Main|चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर}}
-=== औसत प्रतिशत रिटर्न और सीएजीआर ===
+वित्त में उपयोग किए जाने वाले औसत का एक प्रकार औसत प्रतिशत लाभ है। यह एक ज्यामितीय माध्य का एक उदाहरण है। जब लाभ वार्षिक होता है, तो इसे चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) कहा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि हम दो वर्षों की अवधि पर विचार कर रहे हैं, और पहले वर्ष में निवेश लाभ -10% है और दूसरे वर्ष में लाभ +60% है, तो औसत प्रतिशत लाभ या CAGR, R,  {{nowrap|1= (1 − 10%) × (1 + 60%) = (1 − 0.1) × (1 + 0.6) = (1 + ''R'') × (1 + ''R'')}} समीकरण को हल करके प्राप्त किया जा सकता है। R का मान जो इस समीकरण को सत्य बनाता है वह 0.2 या 20% है। इसका अर्थ यह है कि 2 साल की अवधि में कुल लाभ उतना ही है जितना कि हर साल 20% की वृद्धि हुई थी। वर्षों के क्रम से कोई अंतर नहीं आता - +60% और -10% का औसत प्रतिशत लाभ -10% और +60% के समान परिणाम है।
-{{Main|Compound annual growth rate}}
-वित्त में उपयोग किए जाने वाले औसत का एक प्रकार औसत प्रतिशत रिटर्न है। यह एक ज्यामितीय माध्य का एक उदाहरण है। जब रिटर्न वार्षिक होता है, तो इसे कंपाउंड एनुअल ग्रोथ रेट (CAGR) कहा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि हम दो वर्षों की अवधि पर विचार कर रहे हैं, और पहले वर्ष में निवेश रिटर्न -10% है और दूसरे वर्ष में रिटर्न +60% है, तो औसत प्रतिशत रिटर्न या सीएजीआर, आर, प्राप्त किया जा सकता है समीकरण को हल करके: {{nowrap|1= (1 − 10%) × (1 + 60%) = (1 − 0.1) × (1 + 0.6) = (1 + ''R'') × (1 + ''R'')}}. R का मान जो इस समीकरण को सत्य बनाता है वह 0.2 या 20% है। इसका मतलब यह है कि 2 साल की अवधि में कुल रिटर्न उतना ही है जितना कि हर साल 20% की वृद्धि हुई थी। वर्षों के क्रम से कोई फर्क नहीं पड़ता - +60% और -10% का औसत प्रतिशत रिटर्न -10% और +60% के समान परिणाम है।
-इस पद्धति को उन उदाहरणों के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है जिनमें अवधि समान नहीं हैं। उदाहरण के लिए, आधे साल की अवधि पर विचार करें जिसके लिए रिटर्न -23% है और ढाई साल की अवधि जिसके लिए रिटर्न +13% है। संयुक्त अवधि के लिए औसत प्रतिशत प्रतिफल एक वर्ष का प्रतिफल है, R, जो निम्नलिखित समीकरण का हल है: {{nowrap|1= (1 − 0.23)<sup>0.5</sup> × (1 + 0.13)<sup>2.5</sup> = (1 + ''R'')<sup>0.5+2.5</sup>}}, 0.0600 या 6.00% का औसत रिटर्न R दे रहा है।
+इस पद्धति को उन उदाहरणों के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है जिनमें अवधि समान नहीं हैं। उदाहरण के लिए, आधे साल की अवधि पर विचार करें जिसके लिए लाभ -23% है और ढाई साल की अवधि जिसके लिए लाभ +13% है। संयुक्त अवधि के लिए औसत प्रतिशत प्रतिफल एक वर्ष का प्रतिफल है, R, जो निम्नलिखित समीकरण का हल है: {{nowrap|1= (1 − 0.23)<sup>0.5</sup> × (1 + 0.13)<sup>2.5</sup> = (1 + ''R'')<sup>0.5+2.5</sup>}}, 0.0600 या 6.00% का औसत लाभ R दे रहा है।
-== मूविंग एवरेज ==
+== गतिमान माध्य ==
-{{main|Moving average}}
+{{main|गतिमान माध्य}}
-एक [[ समय श्रृंखला ]] दी गई है, जैसे दैनिक शेयर बाजार की कीमतें या वार्षिक तापमान, लोग अक्सर एक चिकनी श्रृंखला बनाना चाहते हैं।<ref>{{cite book | first1=George E.P. | last1= Box |first2=Gwilym M.| last2= Jenkins| title= Time Series Analysis: Forecasting and Control | edition= revised| publisher=Holden-Day | year=1976 | isbn=0816211043}}</ref> यह अंतर्निहित रुझान या शायद आवधिक व्यवहार दिखाने में मदद करता है। इसे करने का एक आसान तरीका मूविंग एवरेज है: कोई नंबर n चुनता है और पहले n मानों का अंकगणितीय माध्य लेकर एक नई श्रृंखला बनाता है, फिर सबसे पुराने मान को गिराकर एक स्थान आगे बढ़ता है और दूसरे पर एक नया मान प्रस्तुत करता है। सूची का अंत, और इसी तरह। यह मूविंग एवरेज का सबसे सरल रूप है। अधिक जटिल रूपों में [[ भारित औसत ]] का उपयोग करना शामिल है। वेटिंग का उपयोग विभिन्न आवधिक व्यवहार को बढ़ाने या दबाने के लिए किया जा सकता है और [[ डिजिटल फिल्टर ]] पर साहित्य में किस वेटिंग का उपयोग करना है, इसका बहुत व्यापक विश्लेषण है। [[ अंकीय संकेत प्रक्रिया ]] में मूविंग एवरेज शब्द का उपयोग तब भी किया जाता है जब वजन का योग 1.0 नहीं होता है (इसलिए आउटपुट श्रृंखला औसत का एक छोटा संस्करण है)।<ref>{{cite book | first1=Simon | last1= Haykin | title= Adaptive Filter Theory | publisher=Prentice-Hall | year=1986 | isbn=0130040525}}</ref> इसका कारण यह है कि विश्लेषक आमतौर पर केवल प्रवृत्ति या आवधिक व्यवहार में रुचि रखते हैं।
+एक [[ समय श्रृंखला |समय श्रृंखला]] दी गई है, जैसे दैनिक शेयर बाजार की कीमतें या वार्षिक तापमान, लोग प्रायः एक सुचारु श्रृंखला बनाना चाहते हैं।<ref>{{cite book | first1=George E.P. | last1= Box |first2=Gwilym M.| last2= Jenkins| title= Time Series Analysis: Forecasting and Control | edition= revised| publisher=Holden-Day | year=1976 | isbn=0816211043}}</ref> यह अंतर्निहित रुझान या संभवतः आवधिक व्यवहार दिखाने में मदद करता है। ऐसा करने का एक आसान तरीका गतिमान माध्य है: कोई एक संख्या n चुनता है और पहले n मानों का अंकगणितीय माध्य लेकर एक नई श्रृंखला बनाता है, फिर सबसे पुराने मान को गिराकर एक स्थान आगे बढ़ता है और दूसरे सूची के अंत इत्यादि पर एक नया मान प्रस्तुत करता है। यह गतिमान माध्य का सबसे सरल रूप है। अधिक जटिल रूपों में [[ भारित औसत |भारित औसत]] का उपयोग करना सम्मिलित है। भारण का उपयोग विभिन्न आवधिक व्यवहार को बढ़ाने या दबाने के लिए किया जा सकता है और [[ डिजिटल फिल्टर |अंकीय निस्यंदन]] पर साहित्य में किस औसत का उपयोग करना है, इसका बहुत व्यापक विश्लेषण है। [[ अंकीय संकेत प्रक्रिया |अंकीय संकेत प्रक्रिया]] में गतिमान माध्य शब्द का उपयोग तब भी किया जाता है जब भार का योग 1.0 नहीं होता है (इसलिए आउटपुट श्रृंखला औसत का एक छोटा संस्करण है)।<ref>{{cite book | first1=Simon | last1= Haykin | title= Adaptive Filter Theory | publisher=Prentice-Hall | year=1986 | isbn=0130040525}}</ref> इसका कारण यह है कि विश्लेषक सामान्यतः केवल प्रवृत्ति या आवधिक व्यवहार में रुचि रखते हैं।
 == इतिहास ==
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 === उत्पत्ति ===
-पहला रिकॉर्ड किया गया समय जब [[ अनुमान ]] के उपयोग के लिए अंकगणितीय माध्य को 2 से n मामलों तक बढ़ाया गया था, सोलहवीं शताब्दी में था। सोलहवीं शताब्दी के उत्तरार्ध से, यह धीरे-धीरे विभिन्न क्षेत्रों में मापन की त्रुटियों को कम करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक सामान्य विधि बन गई।<ref name="ReferenceA">{{cite journal|doi=10.2307/2333051 | volume=45 | issue=1/2 | title=Studies in the History of Probability and Statistics: VII. The Principle of the Arithmetic Mean | journal=Biometrika | pages=130–135| jstor=2333051 | year=1958 | last1=Plackett | first1=R. L. }}</ref><ref name="york.ac.uk">[http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/eisenhart.pdf Eisenhart, Churchill. "The development of the concept of the best mean of a set of measurements from antiquity to the present day." Unpublished presidential address, American Statistical Association, 131st Annual Meeting, Fort Collins, Colorado. 1971.]</ref> उस समय, खगोलविद शोर माप से वास्तविक मूल्य जानना चाहते थे, जैसे किसी ग्रह की स्थिति या चंद्रमा का व्यास। कई मापा मूल्यों के माध्यम का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिकों ने माना कि सभी मापित मूल्यों की तुलना में त्रुटियां अपेक्षाकृत छोटी संख्या में जुड़ती हैं। अवलोकन त्रुटियों को कम करने के लिए माध्य लेने की विधि वास्तव में मुख्य रूप से खगोल विज्ञान में विकसित हुई थी।<ref name="ReferenceA"/><ref name="amstatbakker">[http://www.amstat.org/publications/jse/v11n1/bakker.html Bakker, Arthur. "The early history of average values and implications for education." Journal of Statistics Education 11.1 (2003): 17-26.]</ref> अंकगणित माध्य का एक संभावित अग्रदूत मध्य-श्रेणी (दो चरम मूल्यों का माध्य) है, उदाहरण के लिए नौवीं से ग्यारहवीं शताब्दी के अरब खगोल विज्ञान में, बल्कि धातु विज्ञान और नेविगेशन में भी उपयोग किया जाता है।<ref name="york.ac.uk"/>
+पहला लेखाबद्ध किया गया समय जब [[ अनुमान |आकलन]] के उपयोग के लिए अंकगणितीय माध्य को 2 से n मामलों तक सोलहवीं शताब्दी में बढ़ाया गया था। सोलहवीं शताब्दी के उत्तरार्ध से, यह धीरे-धीरे विभिन्न क्षेत्रों में मापन की त्रुटियों को कम करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक सामान्य विधि बन गई।<ref name="ReferenceA">{{cite journal|doi=10.2307/2333051 | volume=45 | issue=1/2 | title=Studies in the History of Probability and Statistics: VII. The Principle of the Arithmetic Mean | journal=Biometrika | pages=130–135| jstor=2333051 | year=1958 | last1=Plackett | first1=R. L. }}</ref><ref name="york.ac.uk">[http://www.york.ac.uk/depts/maths/histstat/eisenhart.pdf Eisenhart, Churchill. "The development of the concept of the best mean of a set of measurements from antiquity to the present day." Unpublished presidential address, American Statistical Association, 131st Annual Meeting, Fort Collins, Colorado. 1971.]</ref> उस समय, खगोलविद शोर मापन से वास्तविक मूल्य जानना चाहते थे, जैसे किसी ग्रह की स्थिति या चंद्रमा का व्यास। कई माप मूल्यों के माध्यम का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिकों ने माना कि सभी मापित मूल्यों की तुलना में त्रुटियां अपेक्षाकृत छोटी संख्या में जुड़ती हैं। अवलोकन त्रुटियों को कम करने के लिए माध्य लेने की विधि वास्तव में मुख्य रूप से खगोल विज्ञान में विकसित हुई थी।<ref name="ReferenceA"/><ref name="amstatbakker">[http://www.amstat.org/publications/jse/v11n1/bakker.html Bakker, Arthur. "The early history of average values and implications for education." Journal of Statistics Education 11.1 (2003): 17-26.]</ref> अंकगणित माध्य का एक संभावित अग्रदूत मध्य-श्रेणी (दो चरम मूल्यों का माध्य) है, उदाहरण के लिए नौवीं से ग्यारहवीं शताब्दी के अरब खगोल विज्ञान में, बल्कि धातु विज्ञान और मार्गनिर्देशन में भी उपयोग किया जाता है।<ref name="york.ac.uk"/>
 हालांकि, अंकगणितीय माध्य के उपयोग के लिए कई पुराने अस्पष्ट संदर्भ हैं (जो उतने स्पष्ट नहीं हैं, लेकिन संभवतः माध्य की हमारी आधुनिक परिभाषा के साथ करना पड़ सकता है)। चौथी शताब्दी के एक पाठ में, यह लिखा गया था कि (वर्ग कोष्ठक में पाठ एक संभावित लापता पाठ है जो अर्थ को स्पष्ट कर सकता है):<ref>{{Cite web |url=https://arcaneknowledgeofthedeep.files.wordpress.com/2014/02/theologyarithmetic.pdf |title=Waterfield, Robin. "The theology of arithmetic." On the Mystical, mathematical and Cosmological Symbolism of the First Ten Number (1988). page 70. |access-date=2018-11-27 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160304212935/https://arcaneknowledgeofthedeep.files.wordpress.com/2014/02/theologyarithmetic.pdf |archive-date=2016-03-04 |url-status=dead }}</ref>
-: सबसे पहले, हमें मोनाड से नौ: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 तक संख्याओं के क्रम को एक पंक्ति में सेट करना होगा। फिर हमें राशि जोड़नी होगी उन सभी को एक साथ, और चूंकि पंक्ति में नौ पद हैं, हमें यह देखने के लिए कुल के नौवें भाग को देखना चाहिए कि क्या यह पहले से ही पंक्ति में संख्याओं के बीच स्वाभाविक रूप से मौजूद है; और हम पाएंगे कि [एक] नौवां [योग का] होने का गुण केवल [अंकगणितीय] माध्य का ही है...
+: सबसे पहले, हमें एकसंयुज से नौ: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 तक संख्याओं के क्रम को एक पंक्ति में निर्धारित करना होगा।फिर हमें उन सभी की मात्रा को एक साथ जोड़ना होगा, और चूंकि पंक्ति में नौ पद हैं, हमें यह देखने के लिए कुल के नौवें भाग को देखना चाहिए कि क्या यह पहले से ही पंक्ति में संख्याओं के बीच स्वाभाविक रूप से मौजूद है; और हम पाएंगे कि [एक] नौवां [योग का] होने का गुण केवल [अंकगणितीय] माध्य का ही है...
-पुराने संभावित संदर्भ भी मौजूद हैं। ऐसे रिकॉर्ड हैं कि लगभग 700 ईसा पूर्व से, व्यापारियों और शिपर्स ने सहमति व्यक्त की कि कार्गो और जहाज को नुकसान (समुद्र द्वारा क्षति के मामले में उनका योगदान) आपस में समान रूप से साझा किया जाना चाहिए।<ref name="amstatbakker"/>यह औसत का उपयोग करके गणना की जा सकती है, हालांकि ऐसा लगता है कि गणना का कोई सीधा रिकॉर्ड नहीं है।
+पुराने संभावित संदर्भ भी मौजूद हैं। ऐसे रिकॉर्ड हैं कि लगभग 700 ईसा पूर्व से, व्यापारियों और पोतवणिक ने सहमति व्यक्त की कि भालवाही और जहाज का नुकसान (समुद्र द्वारा क्षति की स्तिथि में उनका योगदान) आपस में समान रूप से साझा किया जाना चाहिए।<ref name="amstatbakker"/>यह औसत का उपयोग करके गणना की जा सकती है, हालांकि ऐसा लगता है कि गणना का कोई सीधा अभिलेख नहीं है।
 === व्युत्पत्ति ===
-जड़ अरबी में عوار ʿawār के रूप में पाई जाती है, एक दोष, या कुछ भी दोषपूर्ण या क्षतिग्रस्त, आंशिक रूप से खराब माल सहित; और عواري 'आवारी (भी عوارة'आवारा) = या 'आवर' से संबंधित, आंशिक क्षति की स्थिति।<ref>Medieval Arabic had عور ''ʿawr'' meaning "blind in one eye" and عوار ''ʿawār'' meant "any defect, or anything defective or damaged". Some medieval Arabic dictionaries are at [http://www.baheth.info/ Baheth.info] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20131029192325/http://www.baheth.info/ |date=2013-10-29 }}, and some translation to English of what's in the medieval Arabic dictionaries is in [http://dict.yulghun.com/lane/ Lane's ''Arabic-English Lexicon'', pages 2193 and 2195]. The medieval dictionaries do not list the word-form عوارية ''ʿawārīa''. ''ʿAwārīa'' can be naturally formed in Arabic grammar to refer to things that have ''ʿawār'', but in practice in medieval Arabic texts ''ʿawārīa'' is a rarity or non-existent, while the forms عواري ''ʿawārī'' and عوارة ''ʿawāra'' are frequently used when referring to things that have ''ʿawār'' or damage – this can be seen in the searchable collection of medieval texts at [http://www.alwaraq.net/Core/SearchServlet/searchall?book=-1&option=1&offset=1&searchtext=2LnZiNin2LHZig==&WordForm=1&RangeOp=-1 AlWaraq.net] (book links are clickable on righthand side).</ref> पश्चिमी भाषाओं के भीतर शब्द का इतिहास भूमध्य सागर पर मध्ययुगीन समुद्री-वाणिज्य में शुरू होता है। 12वीं और 13वीं सदी के जेनोआ लैटिन अवेरिया का अर्थ था एक व्यापारी समुद्री यात्रा के संबंध में उत्पन्न होने वाली क्षति, हानि और गैर-सामान्य व्यय; और अवेरिया के लिए यही अर्थ 1210 में मार्सिले में, 1258 में बार्सिलोना में और 13वीं के अंत में फ्लोरेंस में है।<ref name=Avaria />15वीं सदी के फ्रेंच एवरी का एक ही अर्थ था, और इसी अर्थ के साथ अंग्रेजी एवरे (1491) और अंग्रेजी औसत (1502) का जन्म हुआ। आज, इटालियन अवेरिया, कैटलन अवेरिया और फ्रेंच एवेरी अभी भी क्षति का प्राथमिक अर्थ है। अंग्रेजी में अर्थ का विशाल परिवर्तन बाद के मध्यकालीन और प्रारंभिक आधुनिक पश्चिमी मर्चेंट-समुद्री कानून अनुबंधों में अभ्यास के साथ शुरू हुआ, जिसके तहत अगर जहाज एक खराब तूफान से मिलता है और जहाज को हल्का और सुरक्षित बनाने के लिए कुछ सामान को जहाज पर फेंकना पड़ता है। , तब सभी व्यापारी जिनका माल जहाज पर था, उन्हें आनुपातिक रूप से नुकसान उठाना था (और न कि जिसका माल जहाज पर फेंका गया था); और आम तौर पर किसी भी अवेरिया का समानुपातिक वितरण होना था। वहां से यह शब्द ब्रिटिश बीमाकर्ताओं, लेनदारों और व्यापारियों द्वारा अपने नुकसान के बारे में बात करने के लिए अपनाया गया था क्योंकि यह संपत्ति के पूरे पोर्टफोलियो में फैला हुआ था और एक औसत अनुपात था। आज का अर्थ उसी से विकसित हुआ, और 18वीं शताब्दी के मध्य में शुरू हुआ, और अंग्रेजी में शुरू हुआ।<ref name=Avaria>The Arabic origin of ''avaria'' was first reported by Reinhart Dozy in the 19th century. Dozy's original summary is in his 1869 book [https://archive.org/stream/glossairedesmot00englgoog#page/n235/mode/1up ''Glossaire'']. Summary information about the word's early records in Italian-Latin, Italian, Catalan, and French is at [http://www.cnrtl.fr/definition/avarie ''avarie'' @ CNRTL.fr] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190106172304/http://www.cnrtl.fr/definition/avarie |date=2019-01-06 }}. The seaport of Genoa is the location of the earliest-known record in European languages, year 1157. A set of medieval Latin records of ''avaria'' at Genoa is in the downloadable lexicon [http://www.storiapatriasavona.it/vocabolario-ligure/ ''Vocabolario Ligure''], by Sergio Aprosio, year 2001, ''avaria'' in Volume 1 pages 115-116. Many more records in medieval Latin at Genoa are at [http://StoriaPatriaGenova.it StoriaPatriaGenova.it], usually in the plurals ''avariis'' and ''avarias''. At the port of Marseille in the 1st half of the 13th century notarized commercial contracts have dozens of instances of Latin ''avariis'' (ablative plural of ''avaria''), as published in [https://archive.org/details/documentsindit01blan Blancard year 1884]. Some information about the English word over the centuries is at [https://archive.org/stream/oed01arch#page/582/mode/1up NED (year 1888)]. See also the definition of English "average" in English dictionaries published in the early 18th century, i.e., in the time period just before the big transformation of the meaning: [https://books.google.com/books?id=PHBUAAAAYAAJ&pg=PT71&dq=dammage%20cargo%20goods Kersey-Phillips' dictionary (1706)], [https://archive.org/stream/glossographiaan00blougoog#page/n64/mode/1up Blount's dictionary (1707 edition)], [https://archive.org/stream/merchantsmagazi00hattgoog#page/n275/mode/1up Hatton's dictionary (1712)], [https://archive.org/stream/universaletymolo00bailuoft#page/n89/mode/1up Bailey's dictionary (1726)], [https://books.google.com/books?id=e-U_AQAAMAAJ&pg=PA120 Martin's dictionary (1749)]. Some complexities surrounding the English word's history are discussed in [https://archive.org/stream/contestedetymolo00wedgiala#page/10/mode/2up Hensleigh Wedgwood year 1882 page 11] and [https://archive.org/stream/etymologicaldict00skeauoft#page/781/mode/1up Walter Skeat year 1888 page 781]. Today there is consensus that: (#1) today's English "average" descends from medieval Italian ''avaria'', Catalan ''avaria'', and (#2) among the Latins the word ''avaria'' started in the 12th century and it started as a term of Mediterranean sea-commerce, and (#3) there is no root for ''avaria'' to be found in Latin, and (#4) a substantial number of Arabic words entered Italian, Catalan and Provençal in the 12th and 13th centuries starting as terms of Mediterranean sea-commerce, and (#5) the Arabic ''ʿawār | ʿawārī'' is phonetically a good match for ''avaria'', as conversion of w to v was regular in Latin and Italian, and ''-ia'' is a suffix in Italian, and the Western word's earliest records are in Italian-speaking locales (writing in Latin). And most commentators agree that (#6) the Arabic ''ʿawār | ʿawārī'' = "damage | relating to damage" is semantically a good match for ''avaria'' = "damage or damage expenses". A minority of commentators have been dubious about this on the grounds that the early records of Italian-Latin ''avaria'' have, in some cases, a meaning of "an expense" in a more general sense – [http://tlio.ovi.cnr.it/voci/005020.htm see TLIO (in Italian)]. The majority view is that the meaning of "an expense" was an expansion from "damage and damage expense", and the chronological order of the meanings in the records supports this view, and the broad meaning "an expense" was never the most commonly used meaning. On the basis of the above points, the inferential step is made that the Latinate word came or probably came from the Arabic word.</ref> [http://dictionary.com/browse/average]।
+मूलरूप अरबी में عوار ʿawār के रूप में पाया जाता है, एक दोष, या कुछ भी दोषपूर्ण या क्षतिग्रस्त, आंशिक रूप से खराब उत्पाद सहित; और عواري 'आवारी (भी عوارة'आवारा) = या 'आवर' से संबंधित, आंशिक क्षति की स्थिति।<ref>Medieval Arabic had عور ''ʿawr'' meaning "blind in one eye" and عوار ''ʿawār'' meant "any defect, or anything defective or damaged". Some medieval Arabic dictionaries are at [http://www.baheth.info/ Baheth.info] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20131029192325/http://www.baheth.info/ |date=2013-10-29 }}, and some translation to English of what's in the medieval Arabic dictionaries is in [http://dict.yulghun.com/lane/ Lane's ''Arabic-English Lexicon'', pages 2193 and 2195]. The medieval dictionaries do not list the word-form عوارية ''ʿawārīa''. ''ʿAwārīa'' can be naturally formed in Arabic grammar to refer to things that have ''ʿawār'', but in practice in medieval Arabic texts ''ʿawārīa'' is a rarity or non-existent, while the forms عواري ''ʿawārī'' and عوارة ''ʿawāra'' are frequently used when referring to things that have ''ʿawār'' or damage – this can be seen in the searchable collection of medieval texts at [http://www.alwaraq.net/Core/SearchServlet/searchall?book=-1&option=1&offset=1&searchtext=2LnZiNin2LHZig==&WordForm=1&RangeOp=-1 AlWaraq.net] (book links are clickable on righthand side).</ref> पश्चिमी भाषाओं के भीतर शब्द का इतिहास भूमध्य सागर पर मध्ययुगीन समुद्री-वाणिज्य में शुरू होता है। 12वीं और 13वीं सदी के जेनोआ लैटिन अवेरिया का अर्थ था एक व्यापारी समुद्री यात्रा के संबंध में उत्पन्न होने वाली क्षति, हानि और गैर-सामान्य व्यय; और अवेरिया के लिए यही अर्थ 1210 में मार्सिले में, 1258 में बार्सिलोना में और 13वीं के अंत में फ्लोरेंस में है।<ref name=Avaria />15वीं सदी के फ्रेंच एवरी का एक ही अर्थ था, और इसी अर्थ के साथ अंग्रेजी एवरे (1491) और अंग्रेजी औसत (1502) का जन्म हुआ। आज, इटालियन अवेरिया, कैटलन अवेरिया और फ्रेंच एवेरी अभी भी क्षति का प्राथमिक अर्थ है। अंग्रेजी में अर्थ का विशाल परिवर्तन बाद के मध्यकालीन और प्रारंभिक आधुनिक पश्चिमी व्यापारी-समुद्री कानून अनुबंधों में अभ्यास के साथ शुरू हुआ, जिसके तहत अगर जहाज एक तूफान से मिलता है और जहाज को हल्का और सुरक्षित बनाने के लिए कुछ सामान को जहाज पर फेंकना पड़ता है, तब सभी व्यापारी जिनका उत्पाद जहाज पर था, उन्हें आनुपातिक रूप से हानि उठानी थी (और न कि जिसका उत्पाद जहाज पर फेंका गया था); और सामान्यतः किसी भी अवेरिया का समानुपातिक वितरण होना था। वहां से यह शब्द ब्रिटिश बीमाकर्ताओं, लेनदारों और व्यापारियों द्वारा अपने नुकसान के बारे में बात करने के लिए अपनाया गया था क्योंकि यह संपत्ति के पूरे संविभाग में फैला हुआ था और एक औसत अनुपात था। आज का अर्थ उसी से विकसित हुआ, और 18वीं शताब्दी के मध्य में और अंग्रेजी में शुरू हुआ।<ref name=Avaria>The Arabic origin of ''avaria'' was first reported by Reinhart Dozy in the 19th century. Dozy's original summary is in his 1869 book [https://archive.org/stream/glossairedesmot00englgoog#page/n235/mode/1up ''Glossaire'']. Summary information about the word's early records in Italian-Latin, Italian, Catalan, and French is at [http://www.cnrtl.fr/definition/avarie ''avarie'' @ CNRTL.fr] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20190106172304/http://www.cnrtl.fr/definition/avarie |date=2019-01-06 }}. The seaport of Genoa is the location of the earliest-known record in European languages, year 1157. A set of medieval Latin records of ''avaria'' at Genoa is in the downloadable lexicon [http://www.storiapatriasavona.it/vocabolario-ligure/ ''Vocabolario Ligure''], by Sergio Aprosio, year 2001, ''avaria'' in Volume 1 pages 115-116. Many more records in medieval Latin at Genoa are at [http://StoriaPatriaGenova.it StoriaPatriaGenova.it], usually in the plurals ''avariis'' and ''avarias''. At the port of Marseille in the 1st half of the 13th century notarized commercial contracts have dozens of instances of Latin ''avariis'' (ablative plural of ''avaria''), as published in [https://archive.org/details/documentsindit01blan Blancard year 1884]. Some information about the English word over the centuries is at [https://archive.org/stream/oed01arch#page/582/mode/1up NED (year 1888)]. See also the definition of English "average" in English dictionaries published in the early 18th century, i.e., in the time period just before the big transformation of the meaning: [https://books.google.com/books?id=PHBUAAAAYAAJ&pg=PT71&dq=dammage%20cargo%20goods Kersey-Phillips' dictionary (1706)], [https://archive.org/stream/glossographiaan00blougoog#page/n64/mode/1up Blount's dictionary (1707 edition)], [https://archive.org/stream/merchantsmagazi00hattgoog#page/n275/mode/1up Hatton's dictionary (1712)], [https://archive.org/stream/universaletymolo00bailuoft#page/n89/mode/1up Bailey's dictionary (1726)], [https://books.google.com/books?id=e-U_AQAAMAAJ&pg=PA120 Martin's dictionary (1749)]. Some complexities surrounding the English word's history are discussed in [https://archive.org/stream/contestedetymolo00wedgiala#page/10/mode/2up Hensleigh Wedgwood year 1882 page 11] and [https://archive.org/stream/etymologicaldict00skeauoft#page/781/mode/1up Walter Skeat year 1888 page 781]. Today there is consensus that: (#1) today's English "average" descends from medieval Italian ''avaria'', Catalan ''avaria'', and (#2) among the Latins the word ''avaria'' started in the 12th century and it started as a term of Mediterranean sea-commerce, and (#3) there is no root for ''avaria'' to be found in Latin, and (#4) a substantial number of Arabic words entered Italian, Catalan and Provençal in the 12th and 13th centuries starting as terms of Mediterranean sea-commerce, and (#5) the Arabic ''ʿawār | ʿawārī'' is phonetically a good match for ''avaria'', as conversion of w to v was regular in Latin and Italian, and ''-ia'' is a suffix in Italian, and the Western word's earliest records are in Italian-speaking locales (writing in Latin). And most commentators agree that (#6) the Arabic ''ʿawār | ʿawārī'' = "damage | relating to damage" is semantically a good match for ''avaria'' = "damage or damage expenses". A minority of commentators have been dubious about this on the grounds that the early records of Italian-Latin ''avaria'' have, in some cases, a meaning of "an expense" in a more general sense – [http://tlio.ovi.cnr.it/voci/005020.htm see TLIO (in Italian)]. The majority view is that the meaning of "an expense" was an expansion from "damage and damage expense", and the chronological order of the meanings in the records supports this view, and the broad meaning "an expense" was never the most commonly used meaning. On the basis of the above points, the inferential step is made that the Latinate word came or probably came from the Arabic word.</ref> [http://dictionary.com/browse/average]।
+समुद्री क्षति या तो विशेष औसत है, जो केवल क्षतिग्रस्त संपत्ति के मालिक द्वारा वहन किया जाता है, या [[ सामान्य औसत |सामान्य औसत]], जहां मालिक सभी पक्षों से समुद्री उद्यम के लिए आनुपातिक योगदान का दावा कर सकता है। सामान्य औसत को समायोजित करने के लिए उपयोग की जाने वाली गणनाओं के प्रकार ने औसत अंकगणितीय माध्य के उपयोग को जन्म दिया।
-समुद्री क्षति या तो विशेष औसत है, जो केवल क्षतिग्रस्त संपत्ति के मालिक द्वारा वहन किया जाता है, या [[ सामान्य औसत ]], जहां मालिक सभी पक्षों से समुद्री उद्यम के लिए आनुपातिक योगदान का दावा कर सकता है। सामान्य औसत को समायोजित करने के लिए उपयोग की जाने वाली गणनाओं के प्रकार ने औसत अंकगणितीय माध्य के उपयोग को जन्म दिया।
+एक दूसरा अंग्रेजी उपयोग, जिसे 1674 के आरंभ में प्रलेखित किया गया था और कभी-कभी एवरिश लिखा जाता था, खेत की फसलों के अवशेषों और दूसरी वृद्धि के रूप में होता है, जिन्हें ड्रॉट जानवरों (एवर्स) द्वारा उपभोग के लिए अनुकूल माना जाता था।<ref>{{cite book |last=Ray |first=John |author-link=John Ray |title=A Collection of English Words Not Generally Used |year=1674 |publisher=H. Bruges |location=London |url=http://babel.hathitrust.org/cgi/pt?id=njp.32101037601729;view=1up;seq=19 |access-date=18 May 2015}}</ref>
-एक दूसरा अंग्रेजी उपयोग, जिसे 1674 के आरंभ में प्रलेखित किया गया था और कभी-कभी एवरिश लिखा जाता था, खेत की फसलों के अवशेषों और दूसरी वृद्धि के रूप में होता है, जिन्हें ड्राफ्ट जानवरों (एवर्स) द्वारा उपभोग के लिए अनुकूल माना जाता था।<ref>{{cite book |last=Ray |first=John |author-link=John Ray |title=A Collection of English Words Not Generally Used |year=1674 |publisher=H. Bruges |location=London |url=http://babel.hathitrust.org/cgi/pt?id=njp.32101037601729;view=1up;seq=19 |access-date=18 May 2015}}</ref>
+पहले (कम से कम 11वीं शताब्दी से), शब्द का असंबंधित उपयोग है। यह एक शेरिफ के लिए एक किरायेदार के दिन के श्रम दायित्व के लिए एक पुराना कानूनी शब्द प्रतीत होता है, संभवतः अंग्रेजी [[ डोम्सडे किताब |डोम्सडे किताब]] (1085) में पाए जाने वाले एवेरा से अंग्रेजी में।
-पहले (कम से कम 11वीं शताब्दी से), शब्द का असंबंधित उपयोग है। यह एक शेरिफ के लिए एक किरायेदार के दिन के श्रम दायित्व के लिए एक पुराना कानूनी शब्द प्रतीत होता है, शायद इंग्लिश [[ डोम्सडे किताब ]] (1085) में पाए जाने वाले एवेरा से अंग्रेजी में।
+हालाँकि, ऑक्सफोर्ड अंग्रेजी शब्दकोष का कहना है कि जर्मन हेफेन हेवन और अरबी 'आवर लॉस, क्षति' से व्युत्पत्ति का काफी निपटारा किया गया है और इस शब्द का मूल अतिशयोक्तिपूर्ण है।<ref>"average, n.2". OED Online. September 2019. Oxford University Press. https://www.oed.com/view/Entry/13681 (accessed September 05, 2019).</ref>
-हालाँकि, ऑक्सफोर्ड इंग्लिश डिक्शनरी का कहना है कि जर्मन हेफेन हेवन और अरबी 'आवर लॉस, डैमेज' से व्युत्पत्ति का काफी निपटारा किया गया है और इस शब्द का मूल रोमांस है।<ref>"average, n.2". OED Online. September 2019. Oxford University Press. https://www.oed.com/view/Entry/13681 (accessed September 05, 2019).</ref>
 == अलंकारिक उपकरण के रूप में औसत ==
-औसत शब्द की पूर्वोक्त बोलचाल की प्रकृति के कारण, इस शब्द का उपयोग डेटा के सही अर्थ को अस्पष्ट करने के लिए किया जा सकता है और उपयोग की गई औसत विधि (अक्सर अंकगणितीय माध्य, मध्य या मोड) के आधार पर प्रश्नों के अलग-अलग उत्तर सुझाता है। अपने लेख में झूठ बोलने के लिए तैयार: सांख्यिकी इन / आर्टिस्टिक प्रूफ के रूप में, [[ पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय ]] के संकाय सदस्य डैनियल लिबर्ज़ ने टिप्पणी की है कि इस कारण से सांख्यिकीय जानकारी अक्सर बयानबाजी के तर्कों से खारिज कर दी जाती है।<ref name=":0">{{Cite journal |last=Libertz |first=Daniel |date=2018-12-31 |title=Framed for Lying: Statistics as In/Artistic Proof |url=https://resrhetorica.com/index.php/RR/article/view/289 |journal=Res Rhetorica |language=en |volume=5 |issue=4 |doi=10.29107/rr2018.4.1 |issn=2392-3113 |doi-access=free}}</ref> हालांकि, उनकी प्रेरक शक्ति के कारण, औसत और अन्य सांख्यिकीय मूल्यों को पूरी तरह से खारिज नहीं किया जाना चाहिए, बल्कि सावधानी के साथ इसका इस्तेमाल और व्याख्या की जानी चाहिए। लिबर्ज़ हमें न केवल औसत जैसी सांख्यिकीय जानकारी के साथ, बल्कि डेटा और उसके उपयोगों का वर्णन करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषा के साथ भी गंभीर रूप से संलग्न होने के लिए आमंत्रित करते हैं: .<ref name=":0" />कई मामलों में, इस ऑडियंस-आधारित व्याख्या को सुविधाजनक बनाने में सहायता के लिए डेटा और विशिष्ट गणनाएं प्रदान की जाती हैं।
+औसत शब्द की पूर्वोक्त बोलचाल की प्रकृति के कारण, इस शब्द का उपयोग डेटा के सही अर्थ को अस्पष्ट करने के लिए किया जा सकता है और उपयोग की गई औसत विधि (प्रायः अंकगणितीय माध्य, मध्य या मोड) के आधार पर प्रश्नों के अलग-अलग उत्तर सुझाता है। अपने लेख में झूठ बोलने के लिए तैयार: सांख्यिकी इन / कलात्मक प्रमाण के रूप में, [[ पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय |पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय]] के संकाय सदस्य डैनियल लिबर्ज़ ने टिप्पणी की है कि इस कारण से सांख्यिकीय जानकारी प्रायः बयानबाजी के तर्कों से अस्वीकृत कर दी जाती है।<ref name=":0">{{Cite journal |last=Libertz |first=Daniel |date=2018-12-31 |title=Framed for Lying: Statistics as In/Artistic Proof |url=https://resrhetorica.com/index.php/RR/article/view/289 |journal=Res Rhetorica |language=en |volume=5 |issue=4 |doi=10.29107/rr2018.4.1 |issn=2392-3113 |doi-access=free}}</ref> हालांकि, उनकी प्रेरक शक्ति के कारण, औसत और अन्य सांख्यिकीय मूल्यों को पूरी तरह से अस्वीकृत नहीं किया जाना चाहिए, बल्कि सावधानी के साथ इसका इस्तेमाल और व्याख्या की जानी चाहिए। लिबर्ज़ हमें न केवल औसत जैसी सांख्यिकीय जानकारी के साथ, बल्कि डेटा और उसके उपयोगों का वर्णन करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषा के साथ भी गंभीर रूप से संलग्न होने के लिए आमंत्रित करते हैं: .<ref name=":0" />कई स्तिथितियों में, इस दर्शक-आधारित व्याख्या को सुविधाजनक बनाने में सहायता के लिए डेटा और विशिष्ट गणनाएं प्रदान की जाती हैं।
 == यह भी देखें ==
@@ Line 155: / Line 160: @@
 *[[ अपेक्षित मूल्य ]]
 *[[ केंद्रीय सीमा प्रमेय ]]
-*[[ आबादी मतलब ]]
+*[[ आबादी मतलब | आबादी मध्यमान]]
-*[[ नमूना माध्य ]]
+*[[ नमूना माध्य | प्रतिरूप माध्य]]
 ==संदर्भ==
@@ Line 163: / Line 168: @@
 ==बाहरी कड़ियाँ==
-{{Wiktionary}}
+*[https://web.archive.org/web/20070810034709/http://economicsbulletin.vanderbilt.edu/2004/volume3/EB-04C10011A.pdf मध्यस्थ as a weighted समांतर माध्य of all Sample Observations]
-*[https://web.archive.org/web/20070810034709/http://economicsbulletin.vanderbilt.edu/2004/volume3/EB-04C10011A.pdf Median as a weighted arithmetic mean of all Sample Observations]
+[http://www.sengpielaudio.com/calculator-geommean.htm Calculations and comparison between arithmetic and ज्यामितिक माध्य of two values]
-*[http://www.sengpielaudio.com/calculator-geommean.htm Calculations and comparison between arithmetic and geometric mean of two values]
-[[Category:सारांश आँकड़े]][[श्रेणी: साधन]][[श्रेणी: अंकगणितीय कार्य]]
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