평균을 구하고 싶은 숫자를 쉼표(,)로 구분해 입력하세요. 평균(산술평균)과 함께 합계, 개수, 중앙값, 기하평균, 최댓값, 최솟값, 범위도 한꺼번에 계산합니다.
숫자는 쉼표(,)로 구분해 2개 이상 입력하세요(예: 10, 2, 38). 소수와 음수도 쓸 수 있습니다.
계산 결과
왼쪽 입력란에 숫자를 쉼표로 구분해 넣고 ‘계산’을 누르면 여기에 결과가 표시됩니다.
이 페이지에서 할 수 있는 것
- 숫자를 쉼표(,)로 구분해 넣기만 하면 평균(산술평균) \(\bar{x}\)를 그 자리에서 알 수 있습니다
- ‘시험 점수 82, 76, 90, 65, 88의 평균은?’ 같은 계산을 한 번에 할 수 있습니다
- 합계, 개수, 중앙값, 기하평균, 최댓값, 최솟값, 범위도 동시에 한꺼번에 계산합니다
- 공식의 쉬운 해설과 Excel·Google 스프레드시트·Python에 복사해 쓸 수 있는 수식도 이 페이지에 모아 두었습니다
이 페이지에서 계산하는 것은 모든 데이터를 같은 무게로 다루는 ‘보통의 평균(산술평균)’입니다. 데이터마다 무게가 다른 평균(가중평균)에는 쓸 수 없습니다. 또 기하평균은 모든 수가 0보다 클 때만 계산할 수 있습니다.
이 계산은 어디에 쓰일까요?
시험 평균 점수·성적 파악(학교·입시)
5과목 점수가 82, 76, 90, 65, 88이라면 평균 점수는 \((82+76+90+65+88) \div 5 = 401 \div 5 = 80.2\)점입니다.
자신의 평균 점수가 어떻게 바뀌는지 살펴보거나 반 평균과 비교하는 등, 성적을 하나의 수로 파악하는 가장 친숙한 도구가 평균입니다.
가계의 ‘월평균’을 내서 예산 세우기(돈)
전기 요금이 3개월 동안 42,000원, 36,000원, 49,500원이라면 월평균은 \(127500 \div 3 = 42500\)원입니다.
달마다 들쭉날쭉한 지출도 평균을 내면 ‘매달 대략 얼마’라는 예산의 형태로 바꿀 수 있습니다. 가계부 앱의 ‘월평균’ 표시도 이 계산입니다.
‘평균’에 속지 않기 위한 중앙값(통계 읽는 법)
예를 들어 5가구의 저축액이 1,000만 원, 2,000만 원, 3,000만 원, 4,000만 원, 4억 원이라면 평균은 1억 원이지만 중앙값은 3,000만 원입니다.
일부의 큰 값이 평균을 끌어올리기 때문에, 저축액이나 연봉처럼 치우친 분포의 통계에서는 평균과 중앙값이 크게 차이 나는 경우가 많습니다. 뉴스의 ‘평균 ○○원’을 실제 느낌과 맞춰 볼 때 중앙값도 함께 보는 습관이 도움이 됩니다.
기온의 ‘평년값’, 일기 예보를 지탱하는 평균(기상)
일기 예보에서 듣는 ‘평년보다 덥다’의 ‘평년값’은 과거 30년 동안의 관측값 평균으로 만들어집니다(한국에서는 기상청이 10년마다 갱신하며, 지금은 1991~2020년의 평균을 씁니다).
‘오늘 기온이 보통인지 아닌지’를 판단하는 기준 자체가 긴 기간의 평균으로 이루어져 있다는, 사회에 꼭 필요한 평균의 쓰임새입니다.
증가율·성장률의 평균에는 기하평균(비즈니스·투자)
매출이 2년 동안 1.21배가 되었을 때 ‘1년에 몇 배의 속도인가’는 더해서 나누는 평균이 아니라 기하평균 \(\sqrt{1.21} = 1.1\)(연평균 1.1배 = 10% 성장)로 구합니다.
투자 수익률이나 매출 성장률처럼 ‘곱셈으로 쌓여 가는 양’의 평균에는 기하평균을 씁니다. 비즈니스 실무에서 널리 쓰이는 구분입니다.
공식
평균(산술평균)
수학 표기
(일반적인 수식)
\(\bar{x}\)
\(=\)
\((x_1 + x_2 + \cdots + x_n)\)
\(\div\)
\(n\)
말로 쓴 표기
(기호를 말로 바꾼 식)
③
평균 \(\bar{x}\)
\(=\)
①
데이터의 합계
\(\div\)
②
데이터의 개수 \(n\)
공식을 말로 읽으면
①
데이터의 합계
를
②
데이터의 개수(\(n\))
로 나누면
③
평균(\(\bar{x}\))
이 됩니다
간단한 예
10점 만점인 쪽지 시험 5번의 점수 8, 6, 9, 7, 10의 평균은
평균 \(\bar{x}\)
\(=\)
합계(8 + 6 + 9 + 7 + 10 = 40)
\(\div\)
개수(5번)
\((8 + 6 + 9 + 7 + 10) \div 5 = 40 \div 5 = 8\)
이해의 핵심
평균은 ‘합계를 모두에게 똑같이 나누면 한 사람당 얼마가 되는가’를 나타내는 값입니다. 들쭉날쭉한 데이터를 평평하게 ‘고른’ 값이라고도 할 수 있습니다.
주의할 점은 극단적으로 크거나 작은 값, 즉 이상값에 크게 끌려간다는 것입니다. 예를 들어 5명이 가진 돈이 0원, 0원, 0원, 0원, 10만 원일 때 평균은 2만 원이지만, ‘모두 2만 원쯤 가지고 있다’고는 할 수 없습니다. 데이터가 치우쳐 있을 것 같을 때는 다음의 중앙값도 함께 보는 것이 요령입니다.
중앙값
수학 표기
(일반적인 수식)
\(\tilde{x}\)
\(=\)
\(x_{\left(\,(n+1)/2\,\right)}\)
\(\tilde{x}\)
\(=\)
\(\left( x_{(n/2)} + x_{(n/2+1)} \right)\)
\(\div\)
\(2\)
말로 쓴 표기
(기호를 말로 바꾼 식)
②
중앙값 \(\tilde{x}\)(데이터가 홀수 개일 때)
\(=\)
①
작은 순서로 나열했을 때 정확히 한가운데의 값
⑤
중앙값 \(\tilde{x}\)(데이터가 짝수 개일 때)
\(=\)
③
한가운데 두 값의 합계
\(\div\)
④
\(2\)
공식을 말로 읽으면
①
데이터를 작은 순서로 나열했을 때
정확히 한가운데에 오는 값
이(데이터가 홀수 개일 때)
②
중앙값(\(\tilde{x}\))
입니다
③
데이터가 짝수 개여서 ‘한가운데’가 2개일 때는
한가운데 두 값의 합계
를
④
\(2\)
로 나눈 값(= 한가운데 두 값의 평균)이
⑤
중앙값(\(\tilde{x}\))
입니다
간단한 예
데이터 3, 5, 8, 10(짝수인 4개)의 중앙값은 한가운데 두 값(5와 8)의 평균이므로
중앙값 \(\tilde{x}\)
\(=\)
한가운데 두 값의 합계(5 + 8 = 13)
\(\div\)
2
\((5 + 8) \div 2 = 13 \div 2 = 6.5\)
이해의 핵심
식에 나오는 \(x_{(k)}\)는 ‘데이터를 작은 순서로 나열했을 때 \(k\)번째 값’이라는 뜻입니다(예: \(x_{(1)}\)은 최솟값).
중앙값은 ‘순위로 본 한가운데’이므로, 극단적으로 크거나 작은 값(이상값)의 영향을 잘 받지 않는 것이 강점입니다. 평균과 중앙값이 크게 다를 때는 데이터가 일부의 큰(또는 작은) 값에 끌려가고 있다는 신호입니다.
기하평균
수학 표기
(일반적인 수식)
\(G\)
\(=\)
\(\left( x_1 \times x_2 \times \cdots \times x_n \right)\)
\(1/n\)
말로 쓴 표기
(기호를 말로 바꾼 식)
③
기하평균 \(G\)
\(=\)
①
데이터 전체의 곱(모두 곱한 값)
②
\(\dfrac{1}{n}\)제곱(\(n\)제곱근)
공식을 말로 읽으면
①
데이터를 모두 곱한 값
을
②
\(\dfrac{1}{n}\)제곱(\(n\)제곱근 = \(n\)번 곱하면 그 곱이 되는 수)
하면
③
기하평균(\(G\))
이 됩니다
간단한 예
2와 8의 기하평균은 곱 16의 제곱근(제곱하면 16이 되는 수)이므로
기하평균 \(G\)
\(=\)
두 수의 곱(2 × 8 = 16)
\(\dfrac{1}{2}\)제곱(제곱근)
\(G = \sqrt{2 \times 8} = \sqrt{16} = 4\)
이해의 핵심
기하평균은 ‘곱셈으로 쌓여 가는 양’의 평균에 씁니다. 예를 들어 예금이 2년 동안 1.21배가 되었다면, 1년당 증가율은 \(\sqrt{1.21} = 1.1\)(연평균 1.1배)입니다. 더해서 나누는 보통의 평균이 아니라, 곱해서 거듭제곱근을 구하는 것이 포인트입니다.
기하평균은 모든 수가 0보다 클 때만 정의됩니다. 0이나 음수가 들어 있는 데이터에는 쓸 수 없으므로 이 계산기도 그때는 표시하지 않습니다.
범위
수학 표기
(일반적인 수식)
\(R\)
\(=\)
\(x_{\max}\)
\(-\)
\(x_{\min}\)
말로 쓴 표기
(기호를 말로 바꾼 식)
③
범위 \(R\)
\(=\)
①
최댓값 \(x_{\max}\)
\(-\)
②
최솟값 \(x_{\min}\)
공식을 말로 읽으면
①
최댓값(가장 큰 값)
에서
②
최솟값(가장 작은 값)
을 빼면
③
범위(\(R\))
가 됩니다
간단한 예
데이터 10, 2, 38, 23, 38, 23, 21의 범위는 최댓값 38에서 최솟값 2를 빼서
범위 \(R\)
\(=\)
최댓값(38)
\(-\)
최솟값(2)
\(38 - 2 = 36\)
이해의 핵심
범위는 ‘데이터가 어느 정도의 폭으로 흩어져 있는가’를 가장 손쉽게 알 수 있는 기준입니다. 다만 최댓값과 최솟값 2개만 보므로 이상값이 하나만 있어도 크게 달라집니다. 흩어진 정도를 더 정확하게 재고 싶을 때는 표준편차 등을 씁니다.
평균(산술평균)은 ‘합계 ÷ 개수’가 기본입니다. 이상값이 있을 것 같은 데이터에서는 중앙값도 함께 보고, 곱셈으로 쌓여 가는 양(증가율·배율)에는 기하평균을 쓰는 식으로 구분하면 데이터의 실제 모습을 파악하기 쉬워집니다.
용어·기호 해설
기호
| \(x_1, x_2, \ldots, x_n\) | 엑스 일, 엑스 이, …, 엑스 엔 | 평균을 구하고 싶은 하나하나의 데이터입니다. (예: 5명의 시험 점수) |
| \(n\) | 엔 | 데이터의 개수입니다. (예: 5명이라면 \(n = 5\)) |
| \(\bar{x}\) | 엑스 바 | 평균(산술평균)입니다. 문자 위에 가로 막대를 그은 기호로, 통계에서 평균을 나타내는 대표적인 표기입니다. |
| \(\tilde{x}\) | 엑스 틸드 | 중앙값입니다. 교과서에서는 기호를 쓰지 않고 ‘중앙값’이라고 말로 쓰는 경우가 많고, Me로 쓰기도 합니다. |
| \(x_{(k)}\) | 엑스 괄호 케이 | 데이터를 작은 순서로 나열했을 때 \(k\)번째 값입니다. (예: \(x_{(1)}\)은 최솟값) |
| \(G\) | 지 | 기하평균입니다. Geometric mean의 첫 글자입니다. |
| \(R\) | 알 | 범위입니다. 최댓값에서 최솟값을 뺀 값으로, Range의 첫 글자입니다. |
용어
| 산술평균 | 보통의 ‘평균’을 말합니다. 모든 데이터를 더해 데이터의 개수로 나누어 구합니다. 그냥 ‘평균’이라고 하면 보통 이것을 가리킵니다. |
| 대푯값 | 데이터 전체의 특징을 하나의 수로 나타내는 값입니다. 평균, 중앙값, 최빈값의 3가지가 대표적이며, 한국에서는 중학교 수학의 통계 단원에서 배웁니다. |
| 중앙값 | 데이터를 작은 순서로 나열했을 때 정확히 한가운데의 값입니다. 짝수 개일 때는 한가운데 두 값의 평균을 구합니다. 이상값의 영향을 잘 받지 않는 대푯값입니다. |
| 최빈값 | 데이터 중에서 가장 많이 나타나는 값입니다. 평균, 중앙값과 함께 대푯값의 하나입니다(이 페이지의 계산기에서는 다루지 않습니다). |
| 기하평균 | 데이터를 모두 곱해 \(n\)제곱근을 구한 평균입니다. 증가율이나 배율처럼 ‘곱셈으로 쌓여 가는 양’의 평균에 씁니다. 모든 수가 0보다 클 때만 정의됩니다. |
| 범위 | 최댓값에서 최솟값을 뺀 값입니다. 데이터가 흩어진 정도를 가장 손쉽게 알 수 있는 기준입니다. |
| 이상값 | 다른 값들과 극단적으로 떨어진 값입니다(이상치라고도 합니다). 평균은 이상값에 크게 끌려가지만, 중앙값은 영향을 잘 받지 않는 성질이 있습니다. |
| 가중평균 | 데이터마다 ‘가중치’를 붙여 계산하는 평균입니다. 예를 들어 중간고사 40%, 기말고사 60%로 성적을 매길 때 씁니다(이 페이지의 계산기는 모든 데이터를 같은 무게로 다룹니다). |
먼저 알아 두면 좋은 내용
이 페이지의 계산을 ‘의미를 알고’ 쓸 수 있도록, 먼저 알아 두면 좋은 내용을 정리했습니다.
| 덧셈과 나눗셈(초등학교 3~4학년, 8~10세) |
|
| 평균(초등학교 5학년, 10~11세) |
|
| 소수의 나눗셈(초등학교 5~6학년, 10~12세) |
|
| 자료의 정리와 대푯값(중학교, 12~15세) |
|
| 제곱근(중학교 3학년, 14~15세) [기하평균을 쓸 때] |
|
Excel로 계산하는 방법
아래 표를 통째로 복사해 Excel의 A1 셀에 붙여 넣으면 그대로 사용할 수 있습니다.
평균(산술평균)을 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 합계 | =SUM(B1:B7) |
| 개수 | =COUNT(B1:B7) |
| 평균(산술평균) | =AVERAGE(B1:B7) |
중앙값을 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 중앙값 | =MEDIAN(B1:B7) |
기하평균을 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 기하평균 | =GEOMEAN(B1:B7) |
범위(최댓값 − 최솟값)를 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 최댓값 | =MAX(B1:B7) |
| 최솟값 | =MIN(B1:B7) |
| 범위(최댓값 − 최솟값) | =B8-B9 |
붙여 넣으면 B1~B7이 숫자 입력란이 되고, 초록색 굵은 글씨의 셀이 자동으로 계산된 결과가 됩니다.
첫 번째 표에서는 B8에 합계 155, B9에 개수 7, B10에 평균 약 22.14가 표시됩니다.
데이터의 개수를 바꾸고 싶을 때는 숫자 행을 늘리거나 줄인 뒤, 수식의 B1:B7 부분을 실제 데이터가 있는 셀 범위(예: 10개라면 B1:B10)로 고쳐 쓰세요.
기하평균(GEOMEAN)은 0 이하의 수가 들어 있는 데이터에서는 오류가 납니다.
첫 번째 표에서는 B8에 합계 155, B9에 개수 7, B10에 평균 약 22.14가 표시됩니다.
데이터의 개수를 바꾸고 싶을 때는 숫자 행을 늘리거나 줄인 뒤, 수식의 B1:B7 부분을 실제 데이터가 있는 셀 범위(예: 10개라면 B1:B10)로 고쳐 쓰세요.
기하평균(GEOMEAN)은 0 이하의 수가 들어 있는 데이터에서는 오류가 납니다.
Google 스프레드시트로 계산하는 방법
아래 표를 통째로 복사해 Google 스프레드시트의 A1 셀에 붙여 넣으면 그대로 사용할 수 있습니다.
평균(산술평균)을 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 합계 | =SUM(B1:B7) |
| 개수 | =COUNT(B1:B7) |
| 평균(산술평균) | =AVERAGE(B1:B7) |
중앙값을 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 중앙값 | =MEDIAN(B1:B7) |
기하평균을 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 기하평균 | =GEOMEAN(B1:B7) |
범위(최댓값 − 최솟값)를 구하는 표
| 첫 번째 수 | 10 |
| 두 번째 수 | 2 |
| 세 번째 수 | 38 |
| 네 번째 수 | 23 |
| 다섯 번째 수 | 38 |
| 여섯 번째 수 | 23 |
| 일곱 번째 수 | 21 |
| 최댓값 | =MAX(B1:B7) |
| 최솟값 | =MIN(B1:B7) |
| 범위(최댓값 − 최솟값) | =B8-B9 |
Excel과 같은 함수(AVERAGE, MEDIAN, GEOMEAN, MAX, MIN)를 그대로 쓸 수 있습니다. 표를 통째로 복사해 A1 셀에 붙여 넣고 B1~B7을 원하는 숫자로 바꾸세요.
Python으로 계산하는 방법
import statistics
numbers = [10, 2, 38, 23, 38, 23, 21] # 평균을 구할 숫자
average = statistics.mean(numbers) # 평균(산술평균)
median = statistics.median(numbers) # 중앙값
geometric_mean = statistics.geometric_mean(numbers) # 기하평균(모든 수가 양수일 때만)
largest = max(numbers) # 최댓값
smallest = min(numbers) # 최솟값
value_range = largest - smallest # 범위
print(f"평균: {average}")
print(f"합계: {sum(numbers)} / 개수: {len(numbers)}")
print(f"중앙값: {median}")
print(f"기하평균: {geometric_mean}")
print(f"최댓값: {largest} / 최솟값: {smallest} / 범위: {value_range}")
표준 라이브러리(statistics 모듈)만으로 동작합니다. 맨 앞의 numbers 리스트를 원하는 숫자로 바꾸어 실행하세요. 기하평균(geometric_mean)은 Python 3.8 이상에서 쓸 수 있지만, 0이나 음수가 들어 있는 데이터에서는 오류가 나므로 그때는 기하평균 줄을 지우세요.
LaTeX 등 수식 언어로 쓰는 법(복사 가능)
평균(산술평균)
x̄ = (x₁ + x₂ + ⋯ + xₙ) ÷ n
\bar{x} = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_n}{n}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mover accent="true"><mi>x</mi><mo>¯</mo></mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub><mi>x</mi><mn>1</mn></msub>
<mo>+</mo>
<msub><mi>x</mi><mn>2</mn></msub>
<mo>+</mo>
<mo>⋯</mo>
<mo>+</mo>
<msub><mi>x</mi><mi>n</mi></msub>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
</mrow>
</math>
bar x = (x_1 + x_2 + cdots + x_n) / n
Mean[{x1, x2, x3}]
xbar := add(x[i], i = 1 .. n)/n;
xbar = mean(x);
x̄ = (x_1 + x_2 + ⋯ + x_n)/n
중앙값
\tilde{x} = \begin{cases} x_{(\,(n+1)/2\,)} & (n:\ \mathrm{odd}) \\[6pt] \dfrac{x_{(n/2)} + x_{(n/2+1)}}{2} & (n:\ \mathrm{even}) \end{cases}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mover accent="true"><mi>x</mi><mo>~</mo></mover>
<mo>=</mo>
<mrow>
<mo>{</mo>
<mtable columnalign="center left">
<mtr>
<mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></msub></mtd>
<mtd><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>:</mo><mtext>odd</mtext><mo>)</mo></mrow></mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd><mfrac>
<mrow>
<msub><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>)</mo></mrow></msub>
<mo>+</mo>
<msub><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></msub>
</mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac></mtd>
<mtd><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>:</mo><mtext>even</mtext><mo>)</mo></mrow></mtd>
</mtr>
</mtable>
</mrow>
</mrow>
</math>
tilde x = {(x_(((n+1)/2)), if n odd), ((x_(n/2) + x_(n/2+1))/2, if n even):}
Median[{x1, x2, x3}]
Statistics:-Median([x1, x2, x3]);
med = median(x);
x̃ = (x_(n/2) + x_(n/2+1))/2 (데이터가 짝수 개일 때. 홀수 개일 때는 x̃ = x_((n+1)/2))
기하평균
G = (x₁ × x₂ × ⋯ × xₙ)^(1/n)
G = \left( x_1 x_2 \cdots x_n \right)^{1/n}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>G</mi>
<mo>=</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub><mi>x</mi><mn>1</mn></msub>
<msub><mi>x</mi><mn>2</mn></msub>
<mo>⋯</mo>
<msub><mi>x</mi><mi>n</mi></msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow><mn>1</mn><mo>/</mo><mi>n</mi></mrow>
</msup>
</mrow>
</math>
G = (x_1 x_2 cdots x_n)^(1/n)
GeometricMean[{x1, x2, x3}]
G := (x1 * x2 * x3)^(1/3);
G = prod(x)^(1/numel(x));
G = (x_1 x_2 ⋯ x_n)^(1/n)
범위
R = xₘₐₓ − xₘᵢₙ
R = x_{\max} - x_{\min}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>R</mi>
<mo>=</mo>
<msub><mi>x</mi><mi>max</mi></msub>
<mo>−</mo>
<msub><mi>x</mi><mi>min</mi></msub>
</mrow>
</math>
R = x_(max) - x_(min)
Max[{x1, x2, x3}] - Min[{x1, x2, x3}]
R := max(L) - min(L);
R = max(x) - min(x);
R = x_max − x_min
ChatGPT 에게 물어서 계산하는 방법
당신은 통계 계산 도우미입니다. 다음 계산을 Python 코드를 실제로 실행해서 하고, 실행 결과의 숫자만을 근거로 답하세요(암산이나 추측으로 답하지 마세요). 다음 데이터에 대해 아래 값을 각각 구하세요. 데이터: 10, 2, 38, 23, 38, 23, 21 1. 평균(산술평균) 2. 합계와 개수 3. 중앙값 4. 기하평균 5. 최댓값, 최솟값, 범위(최댓값 − 최솟값) 계산에 쓴 식과 실행 결과의 숫자를 보여 주세요.
사용법
-
1숫자 입력계산하고 싶은 숫자를 입력란에 입력합니다
-
2계산‘계산’ 버튼을 누릅니다
-
3결과 확인계산 결과가 바로 표시됩니다. 계산의 원리와 공식 해설도 같은 페이지에서 확인할 수 있습니다
DataChef의 특징
간단하고 무료
무료로 횟수 제한 없이 변환
전문 지식 없이도 직관적이고 간단하게 사용
전문 지식 없이도 직관적이고 간단하게 사용
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