@prefix rdfs: . @prefix dbr: . dbr:Median rdfs:label "Mediana"@ca , "Median"@en , "\u0648\u0633\u064A\u0637 (\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621)"@ar , "Mediana (estat\u00EDstica)"@pt , "Mediana (estad\u00EDstica)"@es , "\uC911\uC559\uAC12"@ko , "Median"@de , "Medi\u00E1n"@cs , "Median"@sv , "Mediana"@pl , "\u041C\u0435\u0434\u0456\u0430\u043D\u0430 (\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0430)"@uk , "Mediano (statistiko)"@eo , "\u4E2D\u4F4D\u6578"@zh , "M\u00E9diane (statistiques)"@fr , "Median"@in , "\u4E2D\u592E\u5024"@ja , "Mediana (statistica)"@it , "\u041C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0430 (\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0430)"@ru , "Mediana"@eu , "Mediaan (statistiek)"@nl ; rdfs:comment "Medi\u00E1n (ozna\u010Dov\u00E1n Me nebo ) je hodnota, je\u017E d\u011Bl\u00ED \u0159adu vzestupn\u011B se\u0159azen\u00FDch v\u00FDsledk\u016F na dv\u011B stejn\u011B po\u010Detn\u00E9 poloviny. Ve statistice pat\u0159\u00ED mezi m\u00EDry centr\u00E1ln\u00ED tendence. Plat\u00ED, \u017Ee nejm\u00E9n\u011B 50 % hodnot je men\u0161\u00EDch nebo rovn\u00FDch a nejm\u00E9n\u011B 50 % hodnot je v\u011Bt\u0161\u00EDch nebo rovn\u00FDch medi\u00E1nu. Medi\u00E1n m\u00E1 smysl definovat pouze pro jednorozm\u011Brnou re\u00E1lnou veli\u010Dinu, jako je nap\u0159. v\u00FD\u0161ka, hmotnost, v\u00FD\u0161e mzdy atd."@cs , "Mediana, warto\u015B\u0107 \u015Brodkowa, drugi kwartyl \u2013 warto\u015B\u0107 cechy w szeregu uporz\u0105dkowanym, powy\u017Cej i poni\u017Cej kt\u00F3rej znajduje si\u0119 jednakowa liczba obserwacji. Mediana jest kwantylem rz\u0119du 1/2, czyli drugim kwartylem. Jest r\u00F3wnie\u017C trzecim kwantylem sz\u00F3stego rz\u0119du, pi\u0105tym decylem itd. Niekiedy u\u017Cywane s\u0105 inne wersje mediany:"@pl , "Median \u00E4r inom statistiken det v\u00E4rde f\u00F6r ett ordnat datamaterial som delar materialet i tv\u00E5 lika stora delar och \u00E4r ett medelv\u00E4rde s\u00E5dant att det \u00F6verskrides lika ofta som det underskrides av v\u00E4rden i det givna materialet. Det finns inte n\u00E5gon standardsymbol f\u00F6r medianen. Vissa f\u00F6rfattare anv\u00E4nder till exempel ~x eller m. I vanliga fall definieras konceptet d\u00E5 symbolerna inf\u00F6rs."@sv , "Estatistikan, mediana hainbat datu txikienetik handienera ordenaturik daudela, erdian dagoen datua da. Beraz, medianak alde banatara datuen % 50 uzten ditu. Probabilitate banaketa baterako ere kalkula daiteke eta orduan alde banatara eta orduan azpitik eta gainetik 0,5eko probabilitatea uzten duen balioa da."@eu , "En th\u00E9orie des probabilit\u00E9s et en statistiques, la m\u00E9diane est la valeur qui s\u00E9pare la moiti\u00E9 inf\u00E9rieure de la moiti\u00E9 sup\u00E9rieure d'un ensemble (\u00E9chantillon, population, distribution de probabilit\u00E9s). Intuitivement, la m\u00E9diane est ainsi le point milieu de l'ensemble. C'est un indicateur de tendance centrale de la s\u00E9rie. On peut d\u00E9terminer une m\u00E9diane pour un ensemble de valeurs non num\u00E9riques pour autant qu'on puisse choisir un crit\u00E8re d'ordonnancement de ces valeurs."@fr , "In de statistiek is de mediaan het midden van een verdeling of gegevensverzameling; de mediaan is een centrummaat. De verzameling kan een concrete populatie of een steekproef zijn, bestaande uit ordinale gegevens. Met midden wordt het middelste element in de verdeling of de geordende verzameling bedoeld. Bij een even aantal elementen is er geen midden; elk element tussen de twee om het midden liggende elementen fungeert dan als mediaan. In het geval van getallen neemt men dan meestal het gemiddelde van die twee.De mediaan is het 0,5-kwantiel en het middelste van de drie kwartielen."@nl , "\u041C\u0435\u0434\u0456\u0430\u0301\u043D\u0430 (\u0430\u043D\u0433\u043B. median) \u2014 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0446\u0435 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u043E\u0437\u043D\u0430\u043A\u0438, \u0449\u043E \u0440\u043E\u0437\u0442\u0430\u0448\u043E\u0432\u0430\u043D\u0430 \u043F\u043E\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0456 \u0440\u0430\u043D\u0436\u043E\u0432\u0430\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u044F\u0434\u0443 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438, \u0442\u043E\u0431\u0442\u043E \u2014 \u0446\u0435 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430, \u0449\u043E \u0440\u043E\u0437\u0442\u0430\u0448\u043E\u0432\u0430\u043D\u0430 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0456 \u0440\u044F\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D, \u0440\u043E\u0437\u0442\u0430\u0448\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0443 \u0437\u0440\u043E\u0441\u0442\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0430\u0431\u043E \u0441\u043F\u0430\u0434\u043D\u043E\u043C\u0443 \u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0443; \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0456\u0457 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u2014 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0430 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0435\u043D\u043D\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438. \u041C\u0435\u0434\u0456\u0430\u043D\u0430 \u0434\u0456\u043B\u0438\u0442\u044C \u0440\u044F\u0434 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C \u043E\u0437\u043D\u0430\u043A\u0438 \u043D\u0430 \u0434\u0432\u0456 \u0440\u0456\u0432\u043D\u0456 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438, \u043F\u043E \u043E\u0431\u0438\u0434\u0432\u0456 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438 \u0432\u0456\u0434 \u043D\u0435\u0457 \u0440\u043E\u0437\u043C\u0456\u0449\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u043E\u0434\u043D\u0430\u043A\u043E\u0432\u0430 \u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0456\u0441\u0442\u044C \u043E\u0434\u0438\u043D\u0438\u0446\u044C \u0441\u0443\u043A\u0443\u043F\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456.\u041C\u0435\u0434\u0456\u0430\u043D\u0430 \u0454 \u043A\u0432\u0430\u043D\u0442\u0438\u043B\u0435\u043C \u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0443 1/2. \u041F\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u044F\u043A \u0430\u0431\u043E ."@uk , "\u4E2D\u592E\u5024\uFF08\u3061\u3085\u3046\u304A\u3046\u3061\u3001\u82F1: median\uFF09\u3042\u308B\u3044\u306F\u30E1\u30B8\u30A2\u30F3\u3001\u30E1\u30C7\u30A3\u30A2\u30F3\u3068\u306F\u3001\u30C7\u30FC\u30BF\u3084\u96C6\u5408\u306E\u4EE3\u8868\u5024\u306E\u4E00\u3064\u3067\u3001\u9806\u4F4D\u304C\u4E2D\u592E\u3067\u3042\u308B\u5024\u306E\u3053\u3068\u3067\u3042\u308B\u3002\u305F\u3060\u3057\u3001\u30C7\u30FC\u30BF\u306E\u5927\u304D\u3055\u304C\u5076\u6570\u306E\u5834\u5408\u306F\u3001\u4E2D\u592E\u9806\u4F4D2\u500B\u306E\u5024\u306E\u7B97\u8853\u5E73\u5747\u3092\u3068\u308B\u3002 \u4E2D\u9593\u5024\u306E\u5B9A\u7406\u306E\u300C\u4E2D\u9593\u5024\u300D\u306F\u3053\u306E\u4E2D\u592E\u5024\u306E\u610F\u5473\u3068\u306F\u7570\u306A\u308B\u3002 \u4F8B\u3048\u30705\u4EBA\u306E\u5E74\u9F6210\u6B73\u300132\u6B73\u300196\u6B73\u3001100\u6B73\u3001105\u6B73\u304B\u3089\u306A\u308B\u30C7\u30FC\u30BF\u306E\u4E2D\u592E\u5024\u306F\u3001\u9806\u4F4D\u304C\u4E0A\u304B\u3089\u3082\u4E0B\u304B\u3089\u30823\u3067\u3042\u308B96\uFF08\u6B73\uFF09\u3068\u306A\u308B\u30020\u6B73\u306E\u5B50\u4F9B\u304C2\u4EBA\u5897\u3048\u30667\u4EBA\u306B\u306A\u308B\u3068\u3001\u4E2D\u592E\u5024\u306F32\u6B73\u3068\u306A\u308B\u3002"@ja , "In statistica, in particolare in statistica descrittiva, data una distribuzione di un carattere quantitativo oppure qualitativo ordinabile (ovvero le cui modalit\u00E0 possano essere ordinate in base a qualche criterio), si definisce la mediana (o valore mediano) come il valore/modalit\u00E0 (o l'insieme di valori/modalit\u00E0) assunto dalle unit\u00E0 statistiche che si trovano nel mezzo della distribuzione. La mediana \u00E8 un indice di posizione e rientra nell'insieme delle statistiche d'ordine."@it , "En estad\u00EDstica descriptiva, la mediana d'un conjunt de dades num\u00E8riques \u00E9s un nombre tal que la meitat de les dades s\u00F3n menors (o iguals) que ell, i l'altra meitat m\u00E9s grans (o iguals). Per tant, en el conjunt de les dades ordenades, la mediana ocupa el lloc central. An\u00E0logament, en teoria de la probabilitat es defineix la mediana d'una variable aleat\u00F2ria com un nombre tal que la variable t\u00E9 igual probabilitat de prendre valors menors o majors que ell. Finalment, en infer\u00E8ncia estad\u00EDstica s'estudia la mediana poblacional i la mediana mostral."@ca , "\u0641\u064A \u0627\u0644\u0631\u064A\u0627\u0636\u064A\u0627\u062A \u0648\u0641\u064A \u0639\u0644\u0645 \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621\u060C \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0623\u0648 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0637 (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: Median)\u200F \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0641\u0635\u0644 \u0627\u0644\u0646\u0635\u0641 \u0627\u0644\u0623\u0639\u0644\u0649 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 \u0623\u0648 \u0627\u0644\u0645\u062C\u062A\u0645\u0639 \u0639\u0646 \u0627\u0644\u0646\u0635\u0641 \u0627\u0644\u0623\u062F\u0646\u0649 \u0628\u062D\u064A\u062B \u064A\u062A\u0633\u0627\u0648\u0649 \u0639\u0644\u0649 \u0637\u0631\u0641\u0647 \u0639\u062F\u062F \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645 \u0628\u0639\u062F \u062A\u0631\u062A\u064A\u0628\u0647\u0627 \u062A\u0635\u0627\u0639\u062F\u064A\u0627\u064B. \u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0639\u062F\u062F \u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645 \u0641\u0631\u062F\u064A\u0627\u064B \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 \u0627\u0644\u0646\u0635\u0641\u064A \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0642\u0633\u0645 \u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u060C \u0623\u0645\u0627 \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0639\u062F\u062F \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645 \u0632\u0648\u062C\u064A\u0627\u064B \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0637 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A \u0644\u0645\u062C\u0645\u0648\u0639 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645\u064A\u0646 \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637\u064A\u064A\u0646. \u0645\u062B\u0627\u0644: \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629: 1 3 4 6 8 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 4 \u0645\u062B\u0627\u0644 2 : \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 : 1 2 3 4 5 6 7 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 4 \u0645\u062B\u0627\u0644: \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 1 3 4 5 7 9 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u064A\u0633\u0627\u0648\u064A \u0645\u062B\u0627\u0644 2 : \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 1 2 3 4 5 6 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u064A\u0633\u0627\u0648\u064A"@ar , "Mediana \u00E9 o valor que separa a metade maior e a metade menor de uma amostra, uma popula\u00E7\u00E3o ou uma distribui\u00E7\u00E3o de probabilidade. Em termos mais simples, mediana pode ser o valor do meio de um conjunto de dados. No conjunto de dados {1, 3, 3, 6, 7, 8, 9}, por exemplo, a mediana \u00E9 6. Se houver um n\u00FAmero par de observa\u00E7\u00F5es, n\u00E3o h\u00E1 um \u00FAnico valor do meio. Ent\u00E3o, a mediana \u00E9 definida como a m\u00E9dia dos dois valores do meio. No conjunto de dados {3, 5, 7, 9}, a mediana \u00E9 ."@pt , "In der Statistik ist der Median \u2013 auch Zentralwert genannt \u2013 ein Mittelwert und Lageparameter. Der Median der Messwerte einer Urliste ist derjenige Messwert, der genau \u201Ein der Mitte\u201C steht, wenn man die Messwerte der Gr\u00F6\u00DFe nach sortiert. Beispielsweise ist f\u00FCr die ungeordnete Urliste 4, 1, 37, 2, 1 der Messwert 2 der Median, der zentrale Wert in der geordneten Urliste 1, 1, 2, 4, 37."@de , "\uC911\uC559\uAC12(\u4E2D\u592E-, \uC601\uC5B4: median) \uB610\uB294 \uC911\uC704\uC218(\u4E2D\u4F4D\u6578)\uB294 \uC5B4\uB5A4 \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uAC12\uB4E4\uC744 \uD06C\uAE30\uC758 \uC21C\uC11C\uB300\uB85C \uC815\uB82C\uD588\uC744 \uB54C \uAC00\uC7A5 \uC911\uC559\uC5D0 \uC704\uCE58\uD558\uB294 \uAC12\uC744 \uC758\uBBF8\uD55C\uB2E4. \uC608\uB97C \uB4E4\uC5B4 1, 2, 100\uC758 \uC138 \uAC12\uC774 \uC788\uC744 \uB54C, 2\uAC00 \uAC00\uC7A5 \uC911\uC559\uC5D0 \uC788\uAE30 \uB54C\uBB38\uC5D0 2\uAC00 \uC911\uC559\uAC12\uC774\uB2E4. \uAC12\uC774 \uC9DD\uC218\uAC1C\uC77C \uB54C\uC5D0\uB294 \uC911\uC559\uAC12\uC774 \uC720\uC77C\uD558\uC9C0 \uC54A\uACE0 \uB450 \uAC1C\uAC00 \uB420 \uC218\uB3C4 \uC788\uB2E4. \uC774 \uACBD\uC6B0 \uADF8 \uB450 \uAC12\uC758 \uD3C9\uADE0\uC744 \uCDE8\uD55C\uB2E4. \uC608\uB97C \uB4E4\uC5B4 1, 10, 90, 200 \uB124 \uC218\uC758 \uC911\uC559\uAC12\uC740 10\uACFC 90\uC758 \uD3C9\uADE0\uC778 50\uC774 \uB41C\uB2E4. (median)\uC740 \uC911\uC2EC\uACBD\uD5A5\uCE58(center tendency)\uC758 \uD558\uB098\uB85C \uC804\uCCB4 \uB370\uC774\uD130 \uC911 \uAC00\uC6B4\uB370\uC5D0 \uC788\uB294 \uC218\uCE58 \uAC12\uC774\uB2E4. \uC9C1\uC6D0\uC774 100\uBA85\uC778 \uD68C\uC0AC\uC5D0\uC11C \uC9C1\uC6D0\uB4E4 \uC5F0\uBD09 \uD3C9\uADE0\uC740 5\uCC9C\uB9CC\uC6D0\uC778\uB370 \uC0AC\uC7A5\uC758 \uC5F0\uBD09\uC774 100\uC5B5\uC778 \uACBD\uC6B0, \uD68C\uC0AC \uC804\uCCB4\uC758 \uC5F0\uBD09 \uD3C9\uADE0\uC740 1\uC5B5 4851\uB9CC \uC6D0\uC774\uB2E4. \uC774\uCC98\uB7FC \uADF9\uB2E8\uC801\uC778 \uAC12\uC774 \uC788\uB2E4\uBA74 \uC911\uC559\uAC12\uC774 \uD3C9\uADE0\uAC12\uBCF4\uB2E4 \uC720\uC6A9\uD558\uB2E4."@ko , "In statistics and probability theory, the median is the value separating the higher half from the lower half of a data sample, a population, or a probability distribution. For a data set, it may be thought of as \"the middle\" value. The basic feature of the median in describing data compared to the mean (often simply described as the \"average\") is that it is not skewed by a small proportion of extremely large or small values, and therefore provides a better representation of a \"typical\" value. Median income, for example, may be a better way to suggest what a \"typical\" income is, because income distribution can be very skewed. The median is of central importance in robust statistics, as it is the most resistant statistic, having a breakdown point of 50%: so long as no more than half the data"@en , "\u7D71\u8A08\u5B78\u4E0A\uFF0C\u4E2D\u4F4D\u6578\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1AMedian\uFF09\uFF0C\u53C8\u7A31\u4E2D\u592E\u503C\u3001\u4E2D\u503C\uFF0C\u662F\u4E00\u500B\u6A23\u672C\u3001\u7A2E\u7FA4\u6216\u6982\u7387\u5206\u4F48\u4E2D\u4E4B\u4E00\u500B\u6578\u503C\uFF0C\u5176\u53EF\u5C07\u6578\u503C\u96C6\u5408\u5283\u5206\u7232\u6570\u91CF\u76F8\u7B49\u7684\u4E0A\u4E0B\u5169\u90E8\u5206\u3002\u5C0D\u65BC\u6709\u9650\u7684\u6578\u96C6\uFF0C\u53EF\u4EE5\u901A\u904E\u628A\u6240\u6709\u89C0\u5BDF\u503C\u9AD8\u4F4E\u6392\u5E8F\u5F8C\u627E\u51FA\u6B63\u4E2D\u9593\u7684\u4E00\u500B\u4F5C\u7232\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002\u5982\u679C\u89C0\u5BDF\u503C\u6709\u5076\u6578\u500B\uFF0C\u5247\u4E2D\u4F4D\u6578\u4E0D\u552F\u4E00\uFF0C\u901A\u5E38\u53D6\u6700\u4E2D\u9593\u7684\u5169\u500B\u6578\u503C\u7684\u5E73\u5747\u6578\u4F5C\u7232\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002 \u4E00\u500B\u6578\u96C6\u4E2D\u6700\u591A\u6709\u4E00\u534A\u7684\u6578\u503C\u5C0F\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\uFF0C\u4E5F\u6700\u591A\u6709\u4E00\u534A\u7684\u6578\u503C\u5927\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002\u5982\u679C\u5927\u65BC\u548C\u5C0F\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\u7684\u6578\u503C\u500B\u6578\u5747\u5C11\u65BC\u4E00\u534A\uFF0C\u90A3\u9EBD\u6578\u96C6\u4E2D\u5FC5\u6709\u82E5\u5E72\u503C\u7B49\u540C\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002 \u8BBE\u8FDE\u7EED\u968F\u673A\u53D8\u91CFX\u7684\u5206\u5E03\u51FD\u6570\u4E3AF(X)\uFF0C\u90A3\u4E48\u6EE1\u8DB3\u6761\u4EF6P(X\u2264m)=F(m)=1/2\u7684\u6570\u79F0\u4E3AX\u6216\u5206\u5E03F\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\u3002 \u5BF9\u4E8E\u4E00\u7EC4\u6709\u9650\u4E2A\u6570\u7684\u6570\u636E\u6765\u8BF4\uFF0C\u5176\u4E2D\u4F4D\u6570\u662F\u8FD9\u6837\u7684\u4E00\u79CD\u6570\uFF1A\u8FD9\u7FA4\u6570\u636E\u7684\u4E00\u534A\u7684\u6570\u636E\u6BD4\u5B83\u5927\uFF0C\u800C\u53E6\u5916\u4E00\u534A\u6570\u636E\u6BD4\u5B83\u5C0F\u3002 \u8BA1\u7B97\u6709\u9650\u4E2A\u6570\u7684\u6570\u636E\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\u7684\u65B9\u6CD5\u662F\uFF1A\u628A\u6240\u6709\u7684\u540C\u7C7B\u6570\u636E\u6309\u7167\u5927\u5C0F\u7684\u987A\u5E8F\u6392\u5217\u3002\u5982\u679C\u6570\u636E\u7684\u4E2A\u6570\u662F\u5947\u6570\uFF0C\u5219\u4E2D\u95F4\u90A3\u4E2A\u6570\u636E\u5C31\u662F\u8FD9\u7FA4\u6570\u636E\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\uFF1B\u5982\u679C\u6570\u636E\u7684\u4E2A\u6570\u662F\u5076\u6570\uFF0C\u5219\u4E2D\u95F4\u90A32\u4E2A\u6570\u636E\u7684\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u503C\u5C31\u662F\u8FD9\u7FA4\u6570\u636E\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\u3002"@zh , "En la teorio de probabloj kaj statistiko, mediano a\u016D mezvaloro estas la nombro apartiganta la pli altan duonon de specimeno, lo\u011Dantaro, a\u016D probablodistribuo de la suba duono. La mediano de finia listo de nombroj estas trovata per ordigo de \u0109iuj nombroj ekde la plej malgranda al la plej granda kaj preno de la meza nombro. Se estas kvanto de nombroj, la mediano ne estas unika, tiel oni ofte prenas la meznombron de la du mezaj valoroj. Ekzemplo: XEkzemplo: W"@eo , "\u041C\u0435\u0434\u0438\u0430\u0301\u043D\u0430 (\u043E\u0442 \u043B\u0430\u0442. medi\u0101na \u00AB\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0430\u00BB) \u0438\u043B\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u043D\u043E\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u2014 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u043D\u0430\u0445\u043E\u0434\u0438\u0442\u0441\u044F \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0435 \u044D\u0442\u043E\u0433\u043E \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430, \u0435\u0441\u043B\u0438 \u0435\u0433\u043E \u0443\u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043E\u0447\u0438\u0442\u044C \u043F\u043E \u0432\u043E\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u043D\u0438\u044E, \u0442\u043E \u0435\u0441\u0442\u044C \u0442\u0430\u043A\u043E\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u0447\u0442\u043E \u043F\u043E\u043B\u043E\u0432\u0438\u043D\u0430 \u0438\u0437 \u044D\u043B\u0435\u043C\u0435\u043D\u0442\u043E\u0432 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u043D\u0435 \u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0435 \u043D\u0435\u0433\u043E, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044F \u043F\u043E\u043B\u043E\u0432\u0438\u043D\u0430 \u043D\u0435 \u0431\u043E\u043B\u044C\u0448\u0435. \u0414\u0440\u0443\u0433\u043E\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043D\u043E\u0441\u0438\u043B\u044C\u043D\u043E\u0435 \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435: \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0430 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u2014 \u044D\u0442\u043E \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u0441\u0443\u043C\u043C\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043E\u044F\u043D\u0438\u0439 (\u0438\u043B\u0438, \u0435\u0441\u043B\u0438 \u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043E\u0433\u043E, \u043C\u043E\u0434\u0443\u043B\u0435\u0439) \u043E\u0442 \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0433\u043E \u0434\u043E \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u0438\u0437 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u043C\u0438\u043D\u0438\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0430. \u042D\u0442\u043E \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C \u043E\u0431\u0440\u0430\u0437\u043E\u043C \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043D\u0430 \u043C\u043D\u043E\u0433\u043E\u043C\u0435\u0440\u043D\u044B\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u044B \u0434\u0430\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0438 \u043D\u0430\u0437\u044B\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F 1-\u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u043E\u0439."@ru , "Median atau nilai tengah adalah salah satu ukuran pemusatan data. Cara berhitung median adalah pertama menyortir segugus data dari yang terkecil sampai terbesar (atau terbaliknya), lalu nilai pengamatan yang tepat di tengah-tengah bila jumlah datanya ganjil, atau rata-rata kedua pengamatan yang di tengah bila jumlah datanya genap, adalah nilai tengah. Untuk data populasi median dilambangkan dengan . Sedangkan untuk data , median dilambangkan dengan ."@in , "En el \u00E1mbito de la estad\u00EDstica, la mediana (del lat\u00EDn medi\u0101nus 'del medio'\u200B) representa el valor de la variable de posici\u00F3n central en un conjunto de datos ordenados. Se le denota mediana. Si la serie tiene un n\u00FAmero par de puntuaciones, la mediana es la media entre las dos puntuaciones centrales. Ejemplo. 7, 8, 9, 10, 11, 12 Me = 9,5 = (9+10)/2"@es . @prefix foaf: . dbr:Median foaf:depiction , , . @prefix dcterms: . @prefix dbc: . dbr:Median dcterms:subject dbc:Robust_statistics , dbc:Means . @prefix dbo: . dbr:Median dbo:wikiPageID 18837 ; dbo:wikiPageRevisionID 1124519035 ; dbo:wikiPageWikiLink dbr:Risk , dbr:John_Tukey , dbr:Quantile , dbr:Talmud , dbr:Age_of_Discovery , dbr:Closed_interval , dbr:Gauss , , , dbr:L1_norm , dbr:Robust_statistics , dbc:Robust_statistics , dbr:Pierre-Simon_Laplace , dbr:Monotone_likelihood_ratio , dbr:Summary_statistic , dbr:Standard_deviation , dbr:Percentile , dbr:Statistical_theory , dbr:Linear_regression , dbr:Grayscale , dbr:Computational_complexity_theory , dbr:Pareto_distribution , dbr:Lipschitz_functions , dbr:Popular_Mechanics , dbr:Income_inequality_metrics , dbr:Mean_absolute_error , dbr:Equivariant , , dbr:Least_squares , dbr:Skewness , dbr:Mean_absolute_deviation , , , dbr:Standard_error , dbr:Assay , dbr:Trimmed_estimator , , dbr:Francis_Ysidro_Edgeworth , , , dbr:Absolute_continuity , dbr:Data_set , dbr:An_inequality_on_location_and_scale_parameters , dbr:Pushforward_measure , dbr:Quartile , , dbr:Random_variable , dbr:Weibull_distribution , , , dbr:Computing_device , dbr:Loss_function , dbr:Francis_Galton , dbr:Salt_and_pepper_noise , dbr:Consistent_estimator , dbr:Roger_Joseph_Boscovich , dbr:Discrete_distribution , dbr:Actuarial_science , dbr:Medoid , dbr:Statistics , dbr:K-means_clustering , dbr:Probability_theory , dbr:Absolute_deviation , , dbr:Probability_distribution , dbr:Absolute_value , dbr:K-medians_clustering , , , dbr:Statistical_model , dbr:Mid-range , dbr:Probability_density_function , , dbr:Compass , dbr:Multiset , dbr:Median_voter_theory , dbr:Order_statistic , dbr:Symmetric_distribution , , dbr:Breakdown_point , dbr:Decile , dbr:Slope , , dbr:Robust_estimator , dbr:Arithmetic_mean , , dbr:Big_O_notation , dbr:Image_processing , dbr:Adrien-Marie_Legendre , dbr:Chain_rule , dbr:Median_search , dbr:Median_slope , , dbr:Antoine_Augustin_Cournot , dbr:Weak_ordering , dbr:Interquartile_range , dbr:Bias_of_an_estimator , dbr:Debasement , dbr:Outlier , dbr:Injective_function , dbr:Cauchy_distribution , , , dbr:Unimodality , dbr:Median_graph , dbr:Normal_distribution , dbc:Means , dbr:Statistical_population , dbr:Resistant_statistic , dbr:Selection_algorithm , dbr:Exponential_distribution , dbr:Descriptive_statistics , dbr:Expected_loss , dbr:Cluster_analysis , dbr:Real_number , dbr:Christiaan_Huygens , dbr:Mean , dbr:Al-Biruni , dbr:Gustav_Theodor_Fechner , dbr:Concentration_of_measure , dbr:Unimodal_distribution , , dbr:Power_law , , dbr:Median_filter , dbr:Empty_set , dbr:Geometric_median , dbr:Spatial_median , dbr:Median_of_medians , dbr:Rate_parameter , dbr:Multivariate_median , dbr:Abraham_Wald , dbr:Median_voter_theorem , dbr:Quicksort , dbr:If_and_only_if , dbr:Sorting_algorithm , dbr:Economic_appraisal , dbr:Distance_metric , dbr:Laplace , dbr:Median_absolute_deviation , dbr:Standard_error_of_the_mean , dbr:Cumulative_distribution_function , , , dbr:Central_tendency , dbr:Median_income , dbr:Carl_Friedrich_Gauss , dbr:Pareto_interpolation , dbr:Location_parameter , dbr:Loss_functions ; dbo:wikiPageExternalLink , , , , , , , , . @prefix owl: . dbr:Median owl:sameAs . @prefix dbpedia-eu: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-eu:Mediana , . @prefix dbpedia-af: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-af:Mediaan , , , . @prefix dbpedia-da: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-da:Median , , , , , , , . @prefix ns10: . dbr:Median owl:sameAs ns10:Mediana . @prefix dbpedia-sl: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-sl:Mediana , , , . @prefix wikidata: . dbr:Median owl:sameAs wikidata:Q226995 . @prefix dbpedia-cy: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-cy:Canolrif , , , , , . @prefix dbpedia-io: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-io:Mediano . @prefix dbpedia-ms: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-ms:Median , , . @prefix dbpedia-sv: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-sv:Median . @prefix dbpedia-no: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-no:Median . @prefix dbpedia-fi: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-fi:Mediaani . @prefix dbpedia-ca: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-ca:Mediana , . @prefix dbpedia-sh: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-sh:Medijan , , . @prefix ns21: . dbr:Median owl:sameAs ns21:Median , , . @prefix dbpedia-et: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-et:Mediaan . @prefix dbpedia-pl: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-pl:Mediana , , . @prefix dbpedia-de: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-de:Median . @prefix dbpedia-nn: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-nn:Median , , . @prefix dbpedia-simple: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-simple:Median . @prefix ns27: . dbr:Median owl:sameAs ns27:Mediana . @prefix dbpedia-tr: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-tr:Medyan , , , , . @prefix dbpedia-id: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-id:Median , , , , . @prefix dbpedia-hr: . dbr:Median owl:sameAs dbpedia-hr:Medijan , . @prefix dbp: . @prefix dbt: . dbr:Median dbp:wikiPageUsesTemplate dbt:PlanetMath_attribution , dbt:Main , dbt:Citation_needed , dbt:Sfrac , dbt:Notelist , dbt:About , dbt:Portal , dbt:Mvar , , dbt:Anchor , dbt:TOC_limit , dbt:Math , dbt:MathWorld , dbt:Diagonal_split_header , dbt:Reflist , dbt:Efn , dbt:Slink , dbt:Statistics , dbt:Springer , dbt:Quote , dbt:Short_description , dbt:Hatnote , dbt:Rp ; dbo:thumbnail ; dbp:id 5900 , "p/m063310"@en ; dbp:title "Statistical Median"@en , "Median"@en , "Median of a distribution"@en ; dbp:urlname "StatisticalMedian"@en ; dbo:abstract "Mediana, warto\u015B\u0107 \u015Brodkowa, drugi kwartyl \u2013 warto\u015B\u0107 cechy w szeregu uporz\u0105dkowanym, powy\u017Cej i poni\u017Cej kt\u00F3rej znajduje si\u0119 jednakowa liczba obserwacji. Mediana jest kwantylem rz\u0119du 1/2, czyli drugim kwartylem. Jest r\u00F3wnie\u017C trzecim kwantylem sz\u00F3stego rz\u0119du, pi\u0105tym decylem itd. Mediana spe\u0142nia nast\u0119puj\u0105cy warunek: je\u015Bli szukamy liczby takiej, \u017Ce \u015Brednia modu\u0142\u00F3w odchyle\u0144 warto\u015Bci dla wszystkich obserwacji od niej by\u0142aby najmniejsza, to liczb\u0105 t\u0105 jest w\u0142a\u015Bnie mediana. Dzi\u0119ki temu mediana ma interpretacj\u0119 jako optymalne przewidywanie warto\u015Bci za pomoc\u0105 jednej liczby, je\u015Bli przyj\u0119t\u0105 funkcj\u0105 b\u0142\u0119du przewidywania jest modu\u0142 odchylenia (r\u00F3\u017Cnicy). Aby obliczy\u0107 median\u0119 ze zbioru obserwacji, sortujemy je w kolejno\u015Bci od najmniejszej do najwi\u0119kszej i numerujemy od 1 do Nast\u0119pnie, je\u015Bli jest nieparzyste, median\u0105 jest warto\u015B\u0107 obserwacji w \u015Brodku (czyli obserwacji numer ). Je\u015Bli natomiast jest parzyste, wynikiem jest \u015Brednia arytmetyczna mi\u0119dzy dwiema \u015Brodkowymi obserwacjami, czyli obserwacj\u0105 numer i obserwacj\u0105 numer Niekiedy u\u017Cywane s\u0105 inne wersje mediany: \n* Wersja, w kt\u00F3rej dla parzystego n zamiast \u015Bredniej arytmetycznej losuje si\u0119 jedn\u0105 z warto\u015Bci dla dw\u00F3ch obserwacji: numer lub Znajduje zastosowanie szczeg\u00F3lnie przy obr\u00F3bce dwubarwnych map bitowych. Klasyczna mediana wymaga\u0142aby w\u00F3wczas wprowadzenia obok istniej\u0105cych kolor\u00F3w bia\u0142ego i czarnego tak\u017Ce koloru szarego. \n* Mediana wa\u017Cona, w kt\u00F3rej ka\u017Cda obserwacja ma przypisan\u0105 wag\u0119 Je\u015Bli s\u0105 liczbami naturalnymi, jej obliczenie sprowadza si\u0119 do obliczenia klasycznej mediany, w kt\u00F3rej obserwacja jest wzi\u0119ta pod uwag\u0119 razy. \n* Przyj\u0105\u0107 mo\u017Cna r\u00F3wnie\u017C, i\u017C je\u015Bli jest parzyste, to median\u0105 mo\u017Ce by\u0107 r\u00F3wnie dobrze ka\u017Cda liczba z przedzia\u0142u od warto\u015Bci dla obserwacji numer do warto\u015Bci obserwacji Ka\u017Cda z tych liczb spe\u0142nia bowiem warunek minimalizacji \u015Bredniej z modu\u0142\u00F3w odchyle\u0144. Mediana znalaz\u0142a szerokie zastosowanie w statystyce jako \u015Brednia bardziej odporna na elementy odstaj\u0105ce ni\u017C \u015Brednia arytmetyczna. U\u017Cywana jest w grafice komputerowej i cyfrowym przetwarzaniu sygna\u0142\u00F3w w celu odszumiania \u2013 na obrazie zachowuje ona ostre kraw\u0119dzie przy jednoczesnym usuni\u0119ciu szum\u00F3w. Odporno\u015B\u0107 na elementy odstaj\u0105ce jest na og\u00F3\u0142 zalet\u0105, jednak czasem mo\u017Ce by\u0107 uwa\u017Cana za wad\u0119 \u2013 nawet olbrzymie zmiany skrajnych obserwacji nie wp\u0142ywaj\u0105 na jej warto\u015B\u0107. St\u0105d pojawi\u0142y si\u0119 propozycje po\u015Brednie pomi\u0119dzy nimi, takie jak \u015Brednia ucinana, stosowana na przyk\u0142ad w konkursach par tanecznych."@pl , "In statistics and probability theory, the median is the value separating the higher half from the lower half of a data sample, a population, or a probability distribution. For a data set, it may be thought of as \"the middle\" value. The basic feature of the median in describing data compared to the mean (often simply described as the \"average\") is that it is not skewed by a small proportion of extremely large or small values, and therefore provides a better representation of a \"typical\" value. Median income, for example, may be a better way to suggest what a \"typical\" income is, because income distribution can be very skewed. The median is of central importance in robust statistics, as it is the most resistant statistic, having a breakdown point of 50%: so long as no more than half the data are contaminated, the median is not an arbitrarily large or small result."@en , "En estad\u00EDstica descriptiva, la mediana d'un conjunt de dades num\u00E8riques \u00E9s un nombre tal que la meitat de les dades s\u00F3n menors (o iguals) que ell, i l'altra meitat m\u00E9s grans (o iguals). Per tant, en el conjunt de les dades ordenades, la mediana ocupa el lloc central. An\u00E0logament, en teoria de la probabilitat es defineix la mediana d'una variable aleat\u00F2ria com un nombre tal que la variable t\u00E9 igual probabilitat de prendre valors menors o majors que ell. Finalment, en infer\u00E8ncia estad\u00EDstica s'estudia la mediana poblacional i la mediana mostral. La mediana s'utilitza normalment per a donar un valor \"t\u00EDpic\" que caracteritza un conjunt de dades. En comparaci\u00F3 amb la mitjana, la propietat essencial de la mediana \u00E9s que no es veu afectada si hi ha un grup de dades molt m\u00E9s petit o molt m\u00E9s grans que les altres, mentre que la mitjana s\u00ED que pot quedar distorsionada. Un exemple d'aquesta situaci\u00F3 es dona a l'analitzar el temps que els estudiants universitaris tarden en fer una carrera, el fet que hi hagi alguns estudiants que estiguin molts anys per acabar la carrera (perqu\u00E8 es posen a treballar i alenteixen els estudis, o altres motius) fa que la mitjana no reflecteixi b\u00E9 les dades; al contrari, la mediana no \u00E9s sensible a aquests valors extrems, i proporciona un millor valor representatiu de la durada dels estudis. No existeix una notaci\u00F3 est\u00E0ndard \u00E0mpliament acceptada per a la mediana, per\u00F2 alguns autors representen la mediana d'una variable x com x\u0342 o com \u03BC1/2 i alguns cops tamb\u00E9 M. En tots aquests casos, l'\u00FAs d'aquests o d'altres s\u00EDmbols per representar la mediana ha de ser explicitat definint-los en introduir-los."@ca , "\u041C\u0435\u0434\u0438\u0430\u0301\u043D\u0430 (\u043E\u0442 \u043B\u0430\u0442. medi\u0101na \u00AB\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0430\u00BB) \u0438\u043B\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u043D\u043E\u0435 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u2014 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u043D\u0430\u0445\u043E\u0434\u0438\u0442\u0441\u044F \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0435 \u044D\u0442\u043E\u0433\u043E \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430, \u0435\u0441\u043B\u0438 \u0435\u0433\u043E \u0443\u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043E\u0447\u0438\u0442\u044C \u043F\u043E \u0432\u043E\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u043D\u0438\u044E, \u0442\u043E \u0435\u0441\u0442\u044C \u0442\u0430\u043A\u043E\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u0447\u0442\u043E \u043F\u043E\u043B\u043E\u0432\u0438\u043D\u0430 \u0438\u0437 \u044D\u043B\u0435\u043C\u0435\u043D\u0442\u043E\u0432 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u043D\u0435 \u043C\u0435\u043D\u044C\u0448\u0435 \u043D\u0435\u0433\u043E, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044F \u043F\u043E\u043B\u043E\u0432\u0438\u043D\u0430 \u043D\u0435 \u0431\u043E\u043B\u044C\u0448\u0435. \u0414\u0440\u0443\u0433\u043E\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043D\u043E\u0441\u0438\u043B\u044C\u043D\u043E\u0435 \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435: \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0430 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u2014 \u044D\u0442\u043E \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u0441\u0443\u043C\u043C\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043E\u044F\u043D\u0438\u0439 (\u0438\u043B\u0438, \u0435\u0441\u043B\u0438 \u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043E\u0433\u043E, \u043C\u043E\u0434\u0443\u043B\u0435\u0439) \u043E\u0442 \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0433\u043E \u0434\u043E \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B \u0438\u0437 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u043C\u0438\u043D\u0438\u043C\u0430\u043B\u044C\u043D\u0430. \u042D\u0442\u043E \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043D\u043D\u044B\u043C \u043E\u0431\u0440\u0430\u0437\u043E\u043C \u043E\u0431\u043E\u0431\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F \u043D\u0430 \u043C\u043D\u043E\u0433\u043E\u043C\u0435\u0440\u043D\u044B\u0435 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u044B \u0434\u0430\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0438 \u043D\u0430\u0437\u044B\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044F 1-\u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u043E\u0439. \u041D\u0430\u043F\u0440\u0438\u043C\u0435\u0440, \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u043E\u0439 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 {11, 9, 3, 5, 5} \u044F\u0432\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E 5, \u0442\u0430\u043A \u043A\u0430\u043A \u043E\u043D\u043E \u0441\u0442\u043E\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0435 \u044D\u0442\u043E\u0433\u043E \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 \u043F\u043E\u0441\u043B\u0435 \u0435\u0433\u043E \u0443\u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043E\u0447\u0438\u0432\u0430\u043D\u0438\u044F: {3, 5, 5, 9, 11}. \u0415\u0441\u043B\u0438 \u0432 \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0435 \u0447\u0451\u0442\u043D\u043E\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E \u044D\u043B\u0435\u043C\u0435\u043D\u0442\u043E\u0432, \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0430 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044B\u0442\u044C \u043D\u0435 \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0430 \u043E\u0434\u043D\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u043D\u043E: \u0442\u043E\u0433\u0434\u0430 \u0434\u043B\u044F \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E\u0432\u044B\u0445 \u0434\u0430\u043D\u043D\u044B\u0445 \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043E \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u0443\u044E\u0442 \u043F\u043E\u043B\u0443\u0441\u0443\u043C\u043C\u0443 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0441\u043E\u0441\u0435\u0434\u043D\u0438\u0445 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0439 (\u0442\u043E \u0435\u0441\u0442\u044C \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0443 \u043D\u0430\u0431\u043E\u0440\u0430 {1, 3, 5, 7} \u043F\u0440\u0438\u043D\u0438\u043C\u0430\u044E\u0442 \u0440\u0430\u0432\u043D\u043E\u0439 4), \u043F\u043E\u0434\u0440\u043E\u0431\u043D\u0435\u0435 \u0441\u043C. .\u0412 \u043C\u0430\u0442\u0435\u043C\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043A\u043E\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0435 \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0430 \u043C\u043E\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043F\u043E\u043B\u044C\u0437\u043E\u0432\u0430\u0442\u044C\u0441\u044F \u043A\u0430\u043A \u043E\u0434\u043D\u0430 \u0438\u0437 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u043B\u0438 \u0441\u043E\u0432\u043E\u043A\u0443\u043F\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043B. \u0422\u0430\u043A\u0436\u0435 \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0430 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B: \u0432 \u044D\u0442\u043E\u043C \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043E\u043D\u043E \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u043A\u0430\u043A \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u043A\u043E\u0442\u043E\u0440\u043E\u0435 \u0434\u0435\u043B\u0438\u0442 \u043F\u043E\u043F\u043E\u043B\u0430\u043C \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435. \u0413\u0440\u0443\u0431\u043E \u0433\u043E\u0432\u043E\u0440\u044F, \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u043E\u0439 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u044F\u0432\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F \u0442\u0430\u043A\u043E\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043B\u043E, \u0447\u0442\u043E \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u044C \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0438\u0442\u044C \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u043B\u0443\u0447\u0430\u0439\u043D\u043E\u0439 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u044B \u0441\u043F\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043E\u0442 \u043D\u0435\u0433\u043E \u0440\u0430\u0432\u043D\u0430 \u0432\u0435\u0440\u043E\u044F\u0442\u043D\u043E\u0441\u0442\u0438 \u043F\u043E\u043B\u0443\u0447\u0438\u0442\u044C \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0441\u043B\u0435\u0432\u0430 \u043E\u0442 \u043D\u0435\u0433\u043E (\u0438 \u043E\u043D\u0438 \u043E\u0431\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043D\u044B 1/2), \u2014 \u0431\u043E\u043B\u0435\u0435 \u0442\u043E\u0447\u043D\u043E\u0435 \u043E\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043D\u043E . \u041C\u043E\u0436\u043D\u043E \u0442\u0430\u043A\u0436\u0435 \u0441\u043A\u0430\u0437\u0430\u0442\u044C, \u0447\u0442\u043E \u043C\u0435\u0434\u0438\u0430\u043D\u0430 \u044F\u0432\u043B\u044F\u0435\u0442\u0441\u044F 50-\u043C \u043F\u0435\u0440\u0441\u0435\u043D\u0442\u0438\u043B\u0435\u043C, 0,5-\u043A\u0432\u0430\u043D\u0442\u0438\u043B\u0435\u043C \u0438\u043B\u0438 \u0432\u0442\u043E\u0440\u044B\u043C \u043A\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u043B\u0435\u043C \u0432\u044B\u0431\u043E\u0440\u043A\u0438 \u0438\u043B\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043F\u0440\u0435\u0434\u0435\u043B\u0435\u043D\u0438\u044F."@ru , "Median atau nilai tengah adalah salah satu ukuran pemusatan data. Cara berhitung median adalah pertama menyortir segugus data dari yang terkecil sampai terbesar (atau terbaliknya), lalu nilai pengamatan yang tepat di tengah-tengah bila jumlah datanya ganjil, atau rata-rata kedua pengamatan yang di tengah bila jumlah datanya genap, adalah nilai tengah. Untuk data populasi median dilambangkan dengan . Sedangkan untuk data , median dilambangkan dengan ."@in , "\u0641\u064A \u0627\u0644\u0631\u064A\u0627\u0636\u064A\u0627\u062A \u0648\u0641\u064A \u0639\u0644\u0645 \u0627\u0644\u0625\u062D\u0635\u0627\u0621\u060C \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0623\u0648 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0637 (\u0628\u0627\u0644\u0625\u0646\u062C\u0644\u064A\u0632\u064A\u0629: Median)\u200F \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0641\u0635\u0644 \u0627\u0644\u0646\u0635\u0641 \u0627\u0644\u0623\u0639\u0644\u0649 \u0645\u0646 \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 \u0623\u0648 \u0627\u0644\u0645\u062C\u062A\u0645\u0639 \u0639\u0646 \u0627\u0644\u0646\u0635\u0641 \u0627\u0644\u0623\u062F\u0646\u0649 \u0628\u062D\u064A\u062B \u064A\u062A\u0633\u0627\u0648\u0649 \u0639\u0644\u0649 \u0637\u0631\u0641\u0647 \u0639\u062F\u062F \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645 \u0628\u0639\u062F \u062A\u0631\u062A\u064A\u0628\u0647\u0627 \u062A\u0635\u0627\u0639\u062F\u064A\u0627\u064B. \u0641\u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0639\u062F\u062F \u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645 \u0641\u0631\u062F\u064A\u0627\u064B \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 \u0627\u0644\u0646\u0635\u0641\u064A \u0627\u0644\u0630\u064A \u064A\u0642\u0633\u0645 \u0647\u0630\u0647 \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645\u060C \u0623\u0645\u0627 \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646 \u0639\u062F\u062F \u0627\u0644\u0642\u064A\u0645 \u0632\u0648\u062C\u064A\u0627\u064B \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0648\u0633\u0637 \u0627\u0644\u062D\u0633\u0627\u0628\u064A \u0644\u0645\u062C\u0645\u0648\u0639 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645\u064A\u0646 \u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637\u064A\u064A\u0646. \u0645\u062B\u0627\u0644: \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629: 1 3 4 6 8 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 4 \u0645\u062B\u0627\u0644 2 : \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 : 1 2 3 4 5 6 7 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u0647\u0648 \u0627\u0644\u0631\u0642\u0645 4 \u0645\u062B\u0627\u0644: \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 1 3 4 5 7 9 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u064A\u0633\u0627\u0648\u064A \u0645\u062B\u0627\u0644 2 : \u0625\u0630\u0627 \u0643\u0627\u0646\u062A \u0627\u0644\u0639\u064A\u0646\u0629 1 2 3 4 5 6 \u0641\u0627\u0644\u0648\u0633\u064A\u0637 \u064A\u0633\u0627\u0648\u064A"@ar , "Estatistikan, mediana hainbat datu txikienetik handienera ordenaturik daudela, erdian dagoen datua da. Beraz, medianak alde banatara datuen % 50 uzten ditu. Probabilitate banaketa baterako ere kalkula daiteke eta orduan alde banatara eta orduan azpitik eta gainetik 0,5eko probabilitatea uzten duen balioa da. Mediana zentro-neurri bat da, batezbesteko aritmetiko sinplea bezala esaterako, eta neurri adierazgarriagoa da muturreko datuak daudenean. Adibidez, gela bateko 10 objektuen tenperaturak jaso eta horietan labea 175 \u00B0C gradutan bada, nahiz eta beste guztiak 20 \u00B0C-25 \u00B0C artekoak izan, batez besteko tenperatura 35.5 \u00B0C-40 \u00B0C tartean izango da, baina mediana 20 \u00B0C-25 \u00B0C artekoa izango da, eta hori gelako egoera zein den deskribatzeko balio egokiagoa da. Horrelako egoeretan egokiagoa izaten da balio orokor edo zentro neurri bat emateko."@eu , "\u7D71\u8A08\u5B78\u4E0A\uFF0C\u4E2D\u4F4D\u6578\uFF08\u82F1\u8A9E\uFF1AMedian\uFF09\uFF0C\u53C8\u7A31\u4E2D\u592E\u503C\u3001\u4E2D\u503C\uFF0C\u662F\u4E00\u500B\u6A23\u672C\u3001\u7A2E\u7FA4\u6216\u6982\u7387\u5206\u4F48\u4E2D\u4E4B\u4E00\u500B\u6578\u503C\uFF0C\u5176\u53EF\u5C07\u6578\u503C\u96C6\u5408\u5283\u5206\u7232\u6570\u91CF\u76F8\u7B49\u7684\u4E0A\u4E0B\u5169\u90E8\u5206\u3002\u5C0D\u65BC\u6709\u9650\u7684\u6578\u96C6\uFF0C\u53EF\u4EE5\u901A\u904E\u628A\u6240\u6709\u89C0\u5BDF\u503C\u9AD8\u4F4E\u6392\u5E8F\u5F8C\u627E\u51FA\u6B63\u4E2D\u9593\u7684\u4E00\u500B\u4F5C\u7232\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002\u5982\u679C\u89C0\u5BDF\u503C\u6709\u5076\u6578\u500B\uFF0C\u5247\u4E2D\u4F4D\u6578\u4E0D\u552F\u4E00\uFF0C\u901A\u5E38\u53D6\u6700\u4E2D\u9593\u7684\u5169\u500B\u6578\u503C\u7684\u5E73\u5747\u6578\u4F5C\u7232\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002 \u4E00\u500B\u6578\u96C6\u4E2D\u6700\u591A\u6709\u4E00\u534A\u7684\u6578\u503C\u5C0F\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\uFF0C\u4E5F\u6700\u591A\u6709\u4E00\u534A\u7684\u6578\u503C\u5927\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002\u5982\u679C\u5927\u65BC\u548C\u5C0F\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\u7684\u6578\u503C\u500B\u6578\u5747\u5C11\u65BC\u4E00\u534A\uFF0C\u90A3\u9EBD\u6578\u96C6\u4E2D\u5FC5\u6709\u82E5\u5E72\u503C\u7B49\u540C\u65BC\u4E2D\u4F4D\u6578\u3002 \u8BBE\u8FDE\u7EED\u968F\u673A\u53D8\u91CFX\u7684\u5206\u5E03\u51FD\u6570\u4E3AF(X)\uFF0C\u90A3\u4E48\u6EE1\u8DB3\u6761\u4EF6P(X\u2264m)=F(m)=1/2\u7684\u6570\u79F0\u4E3AX\u6216\u5206\u5E03F\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\u3002 \u5BF9\u4E8E\u4E00\u7EC4\u6709\u9650\u4E2A\u6570\u7684\u6570\u636E\u6765\u8BF4\uFF0C\u5176\u4E2D\u4F4D\u6570\u662F\u8FD9\u6837\u7684\u4E00\u79CD\u6570\uFF1A\u8FD9\u7FA4\u6570\u636E\u7684\u4E00\u534A\u7684\u6570\u636E\u6BD4\u5B83\u5927\uFF0C\u800C\u53E6\u5916\u4E00\u534A\u6570\u636E\u6BD4\u5B83\u5C0F\u3002 \u8BA1\u7B97\u6709\u9650\u4E2A\u6570\u7684\u6570\u636E\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\u7684\u65B9\u6CD5\u662F\uFF1A\u628A\u6240\u6709\u7684\u540C\u7C7B\u6570\u636E\u6309\u7167\u5927\u5C0F\u7684\u987A\u5E8F\u6392\u5217\u3002\u5982\u679C\u6570\u636E\u7684\u4E2A\u6570\u662F\u5947\u6570\uFF0C\u5219\u4E2D\u95F4\u90A3\u4E2A\u6570\u636E\u5C31\u662F\u8FD9\u7FA4\u6570\u636E\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\uFF1B\u5982\u679C\u6570\u636E\u7684\u4E2A\u6570\u662F\u5076\u6570\uFF0C\u5219\u4E2D\u95F4\u90A32\u4E2A\u6570\u636E\u7684\u7B97\u672F\u5E73\u5747\u503C\u5C31\u662F\u8FD9\u7FA4\u6570\u636E\u7684\u4E2D\u4F4D\u6570\u3002"@zh , "En la teorio de probabloj kaj statistiko, mediano a\u016D mezvaloro estas la nombro apartiganta la pli altan duonon de specimeno, lo\u011Dantaro, a\u016D probablodistribuo de la suba duono. La mediano de finia listo de nombroj estas trovata per ordigo de \u0109iuj nombroj ekde la plej malgranda al la plej granda kaj preno de la meza nombro. Se estas kvanto de nombroj, la mediano ne estas unika, tiel oni ofte prenas la meznombron de la du mezaj valoroj. Ekzemplo: XEkzemplo: W El tio rezultas, ke maksimume duono de la lo\u011Dantaro havas valorojn malpli grandaj ol la mediano kaj maksimume duono de la lo\u011Dantaro havas valorojn pli grandaj ol la mediano. Se amba\u016D grupoj enhavas malpli ol duonon de la lo\u011Dantaro, tiam iu ero el la lo\u011Dantaro estas akurate egala al la mediano mem."@eo , "In der Statistik ist der Median \u2013 auch Zentralwert genannt \u2013 ein Mittelwert und Lageparameter. Der Median der Messwerte einer Urliste ist derjenige Messwert, der genau \u201Ein der Mitte\u201C steht, wenn man die Messwerte der Gr\u00F6\u00DFe nach sortiert. Beispielsweise ist f\u00FCr die ungeordnete Urliste 4, 1, 37, 2, 1 der Messwert 2 der Median, der zentrale Wert in der geordneten Urliste 1, 1, 2, 4, 37. Im Allgemeinen teilt ein Median einen Datensatz, eine Stichprobe oder eine Verteilung so in zwei gleich gro\u00DFe Teile, dass die Werte in der einen H\u00E4lfte nicht gr\u00F6\u00DFer als der Medianwert sind und in der anderen nicht kleiner."@de , "In statistica, in particolare in statistica descrittiva, data una distribuzione di un carattere quantitativo oppure qualitativo ordinabile (ovvero le cui modalit\u00E0 possano essere ordinate in base a qualche criterio), si definisce la mediana (o valore mediano) come il valore/modalit\u00E0 (o l'insieme di valori/modalit\u00E0) assunto dalle unit\u00E0 statistiche che si trovano nel mezzo della distribuzione. La mediana \u00E8 un indice di posizione e rientra nell'insieme delle statistiche d'ordine."@it , "En el \u00E1mbito de la estad\u00EDstica, la mediana (del lat\u00EDn medi\u0101nus 'del medio'\u200B) representa el valor de la variable de posici\u00F3n central en un conjunto de datos ordenados. Se le denota mediana. Si la serie tiene un n\u00FAmero par de puntuaciones, la mediana es la media entre las dos puntuaciones centrales. Ejemplo. 7, 8, 9, 10, 11, 12 Me = 9,5 = (9+10)/2"@es , "Medi\u00E1n (ozna\u010Dov\u00E1n Me nebo ) je hodnota, je\u017E d\u011Bl\u00ED \u0159adu vzestupn\u011B se\u0159azen\u00FDch v\u00FDsledk\u016F na dv\u011B stejn\u011B po\u010Detn\u00E9 poloviny. Ve statistice pat\u0159\u00ED mezi m\u00EDry centr\u00E1ln\u00ED tendence. Plat\u00ED, \u017Ee nejm\u00E9n\u011B 50 % hodnot je men\u0161\u00EDch nebo rovn\u00FDch a nejm\u00E9n\u011B 50 % hodnot je v\u011Bt\u0161\u00EDch nebo rovn\u00FDch medi\u00E1nu. Medi\u00E1n m\u00E1 smysl definovat pouze pro jednorozm\u011Brnou re\u00E1lnou veli\u010Dinu, jako je nap\u0159. v\u00FD\u0161ka, hmotnost, v\u00FD\u0161e mzdy atd. Pro nalezen\u00ED medi\u00E1nu dan\u00E9ho souboru sta\u010D\u00ED hodnoty se\u0159adit podle velikosti a vz\u00EDt hodnotu, kter\u00E1 se nal\u00E9z\u00E1 uprost\u0159ed seznamu. Pokud m\u00E1 soubor sud\u00FD po\u010Det prvk\u016F, obvykle se za medi\u00E1n ozna\u010Duje aritmetick\u00FD pr\u016Fm\u011Br hodnot na m\u00EDstech n/2 a n/2+1. Obecn\u011B se za medi\u00E1n d\u00E1 ozna\u010Dit v\u00EDce \u010D\u00EDsel. V u\u017E zm\u00EDn\u011Bn\u00E9m p\u0159\u00EDpad\u011B sud\u00E9ho po\u010Dtu prvk\u016F neexistuje jedine\u010Dn\u00E1 hodnota. Plat\u00ED v\u0161ak, \u017Ee polovina hodnot je men\u0161\u00ED nebo rovna a polovina prvk\u016F je v\u011Bt\u0161\u00ED nebo rovna, a\u0165 u\u017E se za medi\u00E1n zvol\u00ED libovoln\u00E9 z obou prost\u0159edn\u00EDch \u010D\u00EDsel. Tot\u00E9\u017E dokonce plat\u00ED i pro libovoln\u00E9 \u010D\u00EDslo, jeho\u017E velikost le\u017E\u00ED mezi t\u011Bmito dv\u011Bma \u010D\u00EDsly. Proto se jako medi\u00E1n takov\u00E9ho souboru m\u016F\u017Ee vz\u00EDt libovoln\u00E9 z obou prost\u0159edn\u00EDch \u010D\u00EDsel i libovoln\u00E9 z \u010D\u00EDsel mezi nimi."@cs , "En th\u00E9orie des probabilit\u00E9s et en statistiques, la m\u00E9diane est la valeur qui s\u00E9pare la moiti\u00E9 inf\u00E9rieure de la moiti\u00E9 sup\u00E9rieure d'un ensemble (\u00E9chantillon, population, distribution de probabilit\u00E9s). Intuitivement, la m\u00E9diane est ainsi le point milieu de l'ensemble. C'est un indicateur de tendance centrale de la s\u00E9rie. On peut d\u00E9terminer une m\u00E9diane pour un ensemble de valeurs non num\u00E9riques pour autant qu'on puisse choisir un crit\u00E8re d'ordonnancement de ces valeurs."@fr , "In de statistiek is de mediaan het midden van een verdeling of gegevensverzameling; de mediaan is een centrummaat. De verzameling kan een concrete populatie of een steekproef zijn, bestaande uit ordinale gegevens. Met midden wordt het middelste element in de verdeling of de geordende verzameling bedoeld. Bij een even aantal elementen is er geen midden; elk element tussen de twee om het midden liggende elementen fungeert dan als mediaan. In het geval van getallen neemt men dan meestal het gemiddelde van die twee.De mediaan is het 0,5-kwantiel en het middelste van de drie kwartielen."@nl , "\u041C\u0435\u0434\u0456\u0430\u0301\u043D\u0430 (\u0430\u043D\u0433\u043B. median) \u2014 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0446\u0456 \u0446\u0435 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430 \u043E\u0437\u043D\u0430\u043A\u0438, \u0449\u043E \u0440\u043E\u0437\u0442\u0430\u0448\u043E\u0432\u0430\u043D\u0430 \u043F\u043E\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0456 \u0440\u0430\u043D\u0436\u043E\u0432\u0430\u043D\u043E\u0433\u043E \u0440\u044F\u0434\u0443 \u0432\u0438\u0431\u0456\u0440\u043A\u0438, \u0442\u043E\u0431\u0442\u043E \u2014 \u0446\u0435 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0430, \u0449\u043E \u0440\u043E\u0437\u0442\u0430\u0448\u043E\u0432\u0430\u043D\u0430 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043D\u0456 \u0440\u044F\u0434\u0443 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D, \u0440\u043E\u0437\u0442\u0430\u0448\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u0445 \u0443 \u0437\u0440\u043E\u0441\u0442\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E\u043C\u0443 \u0430\u0431\u043E \u0441\u043F\u0430\u0434\u043D\u043E\u043C\u0443 \u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0443; \u0432 \u0442\u0435\u043E\u0440\u0456\u0457 \u0439\u043C\u043E\u0432\u0456\u0440\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 \u2014 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043A\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043A\u0430 \u0440\u043E\u0437\u043F\u043E\u0434\u0456\u043B\u0435\u043D\u043D\u044F \u0432\u0438\u043F\u0430\u0434\u043A\u043E\u0432\u043E\u0457 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0438. \u041C\u0435\u0434\u0456\u0430\u043D\u0430 \u0434\u0456\u043B\u0438\u0442\u044C \u0440\u044F\u0434 \u0437\u043D\u0430\u0447\u0435\u043D\u044C \u043E\u0437\u043D\u0430\u043A\u0438 \u043D\u0430 \u0434\u0432\u0456 \u0440\u0456\u0432\u043D\u0456 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438, \u043F\u043E \u043E\u0431\u0438\u0434\u0432\u0456 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043D\u0438 \u0432\u0456\u0434 \u043D\u0435\u0457 \u0440\u043E\u0437\u043C\u0456\u0449\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u043E\u0434\u043D\u0430\u043A\u043E\u0432\u0430 \u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0456\u0441\u0442\u044C \u043E\u0434\u0438\u043D\u0438\u0446\u044C \u0441\u0443\u043A\u0443\u043F\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456.\u041C\u0435\u0434\u0456\u0430\u043D\u0430 \u0454 \u043A\u0432\u0430\u043D\u0442\u0438\u043B\u0435\u043C \u043F\u043E\u0440\u044F\u0434\u043A\u0443 1/2. \u041F\u043E\u0437\u043D\u0430\u0447\u0430\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u044F\u043A \u0430\u0431\u043E ."@uk , "Mediana \u00E9 o valor que separa a metade maior e a metade menor de uma amostra, uma popula\u00E7\u00E3o ou uma distribui\u00E7\u00E3o de probabilidade. Em termos mais simples, mediana pode ser o valor do meio de um conjunto de dados. No conjunto de dados {1, 3, 3, 6, 7, 8, 9}, por exemplo, a mediana \u00E9 6. Se houver um n\u00FAmero par de observa\u00E7\u00F5es, n\u00E3o h\u00E1 um \u00FAnico valor do meio. Ent\u00E3o, a mediana \u00E9 definida como a m\u00E9dia dos dois valores do meio. No conjunto de dados {3, 5, 7, 9}, a mediana \u00E9 . A mediana \u00E9 uma medida comum das propriedades de conjuntos de dados em estat\u00EDstica e em teoria das probabilidades, com import\u00E2ncia central na estat\u00EDstica robusta. A estat\u00EDstica robusta \u00E9 mais resistente, com ponto de ruptura de 50%. A mediana n\u00E3o fornece resultados arbitrariamente grandes desde que mais da metade dos dados n\u00E3o esteja contaminada. A vantagem da mediana em rela\u00E7\u00E3o \u00E0 m\u00E9dia \u00E9 que a mediana pode dar uma ideia melhor de um valor t\u00EDpico porque n\u00E3o \u00E9 t\u00E3o distorcida por valores extremamente altos ou baixos. Em estudos estat\u00EDsticos sobre renda familiar ou outros ativos vol\u00E1teis, a m\u00E9dia pode ser distorcida por um pequeno n\u00FAmero de valores extremamente altos ou baixos."@pt , "Median \u00E4r inom statistiken det v\u00E4rde f\u00F6r ett ordnat datamaterial som delar materialet i tv\u00E5 lika stora delar och \u00E4r ett medelv\u00E4rde s\u00E5dant att det \u00F6verskrides lika ofta som det underskrides av v\u00E4rden i det givna materialet. Medianen av en m\u00E4ngd tal \u00E4r ett tal s\u00E5dant att antalet tal st\u00F6rre \u00E4n medianen \u00E4r lika med antalet tal mindre \u00E4n medianen. F\u00F6r m\u00E4ngder med ett oj\u00E4mnt antal tal \u00E4r medianen det mittersta talet om de ordnas i storleksordning. F\u00F6r m\u00E4ngder med ett j\u00E4mnt antal tal \u00E4r medianen medelv\u00E4rdet av de tv\u00E5 mittersta talen. F\u00F6r m\u00E4ngden {1, 7, 9, 10, 17} \u00E4r medianen 9 (medan medelv\u00E4rdet \u00E4r 8,8). F\u00F6r m\u00E4ngden {1, 7, 7, 9, 10, 17637} \u00E4r medianen 8 (medan medelv\u00E4rdet \u00E4r 2945,17). Medianen kan i vissa fall ge en b\u00E4ttre bild av vad som \u00E4r \u201Dnormalt\u201D i en dataserie \u00E4n vad ett medelv\u00E4rde ger, speciellt om m\u00E4tv\u00E4rdena \u00E4r relativt f\u00E5, med en relativt stor inb\u00F6rdes varians (exempel 2 ovan). Termerna median, medelv\u00E4rde och typv\u00E4rde h\u00F6r till gruppen l\u00E4gesm\u00E5tt. Medianen \u00E4r ett av m\u00E5tten f\u00F6r en talm\u00E4ngd som f\u00F6rekommer inom matematiken. I algoritmstudier \u00E4r ett v\u00E4lbekant problem att hitta medianen bland fem tal med endast sex j\u00E4mf\u00F6relser. Medianen har stor tolerans f\u00F6r felm\u00E4tningar, s\u00E5 l\u00E4nge dessa \u00E4r symmetriska kring det verkliga v\u00E4rdet. Notera att definitionen av median bara t\u00E4cker v\u00E4rden i en dimension. F\u00F6r fler dimensioner kr\u00E4vs andra metoder. Medianen anv\u00E4nds fr\u00E4mst vid misstanke om fel eller o\u00F6nskade v\u00E4rden i m\u00E4ngden som avviker mycket fr\u00E5n genomsnittet, eller f\u00F6r att bearbeta eller analysera data f\u00F6r att f\u00E5 ett centrumv\u00E4rde som b\u00E4ttre passar det aktuella behovet. Det finns inte n\u00E5gon standardsymbol f\u00F6r medianen. Vissa f\u00F6rfattare anv\u00E4nder till exempel ~x eller m. I vanliga fall definieras konceptet d\u00E5 symbolerna inf\u00F6rs."@sv , "\u4E2D\u592E\u5024\uFF08\u3061\u3085\u3046\u304A\u3046\u3061\u3001\u82F1: median\uFF09\u3042\u308B\u3044\u306F\u30E1\u30B8\u30A2\u30F3\u3001\u30E1\u30C7\u30A3\u30A2\u30F3\u3068\u306F\u3001\u30C7\u30FC\u30BF\u3084\u96C6\u5408\u306E\u4EE3\u8868\u5024\u306E\u4E00\u3064\u3067\u3001\u9806\u4F4D\u304C\u4E2D\u592E\u3067\u3042\u308B\u5024\u306E\u3053\u3068\u3067\u3042\u308B\u3002\u305F\u3060\u3057\u3001\u30C7\u30FC\u30BF\u306E\u5927\u304D\u3055\u304C\u5076\u6570\u306E\u5834\u5408\u306F\u3001\u4E2D\u592E\u9806\u4F4D2\u500B\u306E\u5024\u306E\u7B97\u8853\u5E73\u5747\u3092\u3068\u308B\u3002 \u4E2D\u9593\u5024\u306E\u5B9A\u7406\u306E\u300C\u4E2D\u9593\u5024\u300D\u306F\u3053\u306E\u4E2D\u592E\u5024\u306E\u610F\u5473\u3068\u306F\u7570\u306A\u308B\u3002 \u4F8B\u3048\u30705\u4EBA\u306E\u5E74\u9F6210\u6B73\u300132\u6B73\u300196\u6B73\u3001100\u6B73\u3001105\u6B73\u304B\u3089\u306A\u308B\u30C7\u30FC\u30BF\u306E\u4E2D\u592E\u5024\u306F\u3001\u9806\u4F4D\u304C\u4E0A\u304B\u3089\u3082\u4E0B\u304B\u3089\u30823\u3067\u3042\u308B96\uFF08\u6B73\uFF09\u3068\u306A\u308B\u30020\u6B73\u306E\u5B50\u4F9B\u304C2\u4EBA\u5897\u3048\u30667\u4EBA\u306B\u306A\u308B\u3068\u3001\u4E2D\u592E\u5024\u306F32\u6B73\u3068\u306A\u308B\u3002"@ja , "\uC911\uC559\uAC12(\u4E2D\u592E-, \uC601\uC5B4: median) \uB610\uB294 \uC911\uC704\uC218(\u4E2D\u4F4D\u6578)\uB294 \uC5B4\uB5A4 \uC8FC\uC5B4\uC9C4 \uAC12\uB4E4\uC744 \uD06C\uAE30\uC758 \uC21C\uC11C\uB300\uB85C \uC815\uB82C\uD588\uC744 \uB54C \uAC00\uC7A5 \uC911\uC559\uC5D0 \uC704\uCE58\uD558\uB294 \uAC12\uC744 \uC758\uBBF8\uD55C\uB2E4. \uC608\uB97C \uB4E4\uC5B4 1, 2, 100\uC758 \uC138 \uAC12\uC774 \uC788\uC744 \uB54C, 2\uAC00 \uAC00\uC7A5 \uC911\uC559\uC5D0 \uC788\uAE30 \uB54C\uBB38\uC5D0 2\uAC00 \uC911\uC559\uAC12\uC774\uB2E4. \uAC12\uC774 \uC9DD\uC218\uAC1C\uC77C \uB54C\uC5D0\uB294 \uC911\uC559\uAC12\uC774 \uC720\uC77C\uD558\uC9C0 \uC54A\uACE0 \uB450 \uAC1C\uAC00 \uB420 \uC218\uB3C4 \uC788\uB2E4. \uC774 \uACBD\uC6B0 \uADF8 \uB450 \uAC12\uC758 \uD3C9\uADE0\uC744 \uCDE8\uD55C\uB2E4. \uC608\uB97C \uB4E4\uC5B4 1, 10, 90, 200 \uB124 \uC218\uC758 \uC911\uC559\uAC12\uC740 10\uACFC 90\uC758 \uD3C9\uADE0\uC778 50\uC774 \uB41C\uB2E4. (median)\uC740 \uC911\uC2EC\uACBD\uD5A5\uCE58(center tendency)\uC758 \uD558\uB098\uB85C \uC804\uCCB4 \uB370\uC774\uD130 \uC911 \uAC00\uC6B4\uB370\uC5D0 \uC788\uB294 \uC218\uCE58 \uAC12\uC774\uB2E4. \uC9C1\uC6D0\uC774 100\uBA85\uC778 \uD68C\uC0AC\uC5D0\uC11C \uC9C1\uC6D0\uB4E4 \uC5F0\uBD09 \uD3C9\uADE0\uC740 5\uCC9C\uB9CC\uC6D0\uC778\uB370 \uC0AC\uC7A5\uC758 \uC5F0\uBD09\uC774 100\uC5B5\uC778 \uACBD\uC6B0, \uD68C\uC0AC \uC804\uCCB4\uC758 \uC5F0\uBD09 \uD3C9\uADE0\uC740 1\uC5B5 4851\uB9CC \uC6D0\uC774\uB2E4. \uC774\uCC98\uB7FC \uADF9\uB2E8\uC801\uC778 \uAC12\uC774 \uC788\uB2E4\uBA74 \uC911\uC559\uAC12\uC774 \uD3C9\uADE0\uAC12\uBCF4\uB2E4 \uC720\uC6A9\uD558\uB2E4."@ko . @prefix gold: . dbr:Median gold:hypernym dbr:Number . @prefix prov: . dbr:Median prov:wasDerivedFrom . @prefix xsd: . dbr:Median dbo:wikiPageLength "59111"^^xsd:nonNegativeInteger . @prefix wikipedia-en: . dbr:Median foaf:isPrimaryTopicOf wikipedia-en:Median .