Как посчитать цифры исходя из среднего значения

Как посчитать цифры исходя из среднего значения

ТК РФ Статья 139. Исчисление средней заработной платы

Для всех случаев определения размера средней заработной платы (среднего заработка), предусмотренных настоящим Кодексом, устанавливается единый порядок ее исчисления.

(в ред. Федерального закона от 30.06.2006 N 90-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Для расчета средней заработной платы учитываются все предусмотренные системой оплаты труда виды выплат, применяемые у соответствующего работодателя независимо от источников этих выплат.

(в ред. Федерального закона от 30.06.2006 N 90-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

При любом режиме работы расчет средней заработной платы работника производится исходя из фактически начисленной ему заработной платы и фактически отработанного им времени за 12 календарных месяцев, предшествующих периоду, в течение которого за работником сохраняется средняя заработная плата. При этом календарным месяцем считается период с 1-го по 30-е (31-е) число соответствующего месяца включительно (в феврале — по 28-е (29-е) число включительно).

(в ред. Федерального закона от 30.06.2006 N 90-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Средний дневной заработок для оплаты отпусков и выплаты компенсации за неиспользованные отпуска исчисляется за последние 12 календарных месяцев путем деления суммы начисленной заработной платы на 12 и на 29,3 (среднемесячное число календарных дней).

(в ред. Федеральных законов от 30.06.2006 N 90-ФЗ, от 02.04.2014 N 55-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Средний дневной заработок для оплаты отпусков, предоставляемых в рабочих днях, в случаях, предусмотренных настоящим Кодексом, а также для выплаты компенсации за неиспользованные отпуска определяется путем деления суммы начисленной заработной платы на количество рабочих дней по календарю шестидневной рабочей недели.

В коллективном договоре, локальном нормативном акте могут быть предусмотрены и иные периоды для расчета средней заработной платы, если это не ухудшает положение работников.

(в ред. Федерального закона от 30.06.2006 N 90-ФЗ)

(см. текст в предыдущей редакции)

Особенности порядка исчисления средней заработной платы, установленного настоящей статьей, определяются Правительством Российской Федерации с учетом мнения Российской трехсторонней комиссии по регулированию социально-трудовых отношений.

Как посчитать цифры исходя из среднего значения

Argument ‘Topic id’ is null or empty

Сейчас на форуме

© Николай Павлов, Planetaexcel, 2006-2023
info@planetaexcel.ru

Использование любых материалов сайта допускается строго с указанием прямой ссылки на источник, упоминанием названия сайта, имени автора и неизменности исходного текста и иллюстраций.

ООО «Планета Эксел» ИНН 7735603520 ОГРН 1147746834949

ИП Павлов Николай Владимирович ИНН 633015842586 ОГРНИП 310633031600071

Среднее значение из бесконечно поступающих данных

Пишу программу gps навигатор, есть функция — средняя скорость. Данные поступают постоянно и все значения записывать не вариант. У меня была идея записывать определенное количество значений, скажем, 50 и из них строить среднюю скорость. У кого-нибудь есть предложения или может кто-то сталкивался с подобным, как вы решили проблему?

Отслеживать
34k 25 25 золотых знаков 130 130 серебряных знаков 222 222 бронзовых знака
задан 15 сен 2015 в 1:34
569 5 5 серебряных знаков 21 21 бронзовый знак

Как вариант — записывать в буфер по сотне-тысяче значений (если они приходят слишком быстро — записывать каждое энное), аппроксимировать, получать среднюю скорость с момента первого отсчета. Дальше уже вопрос того, как именно вам эти данные надо представлять — если просто одним числом без графиков, то можно прямо тут же его поправить с помощью полученного значения. Также можно постоянно писать на диск, чтобы потом считывать и обрабатывать большими кусками.

15 сен 2015 в 2:09

Не совсем понятно, чем именно Вас не устраивает Ваша собственная идея. Вот Вы посчитали среднее по 50-ти значениям — что не так, что хотите вместо этого? Иными словами — в чём именно проблема?

15 сен 2015 в 6:39

Спасибо за ответ, идея появилась, но я никогда не сталкивался с подобным, поэтому интересуюсь другими вариантами

15 сен 2015 в 9:02
См. «Скользящее среднее» (англ. moving average) – простое, взвешенное, экспоненциальное.
15 сен 2015 в 15:27
@Sergiks по ссылке «В Википедии нет статьи с таким названием.» лишний слэш в конце
16 сен 2015 в 6:30

3 ответа 3

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Допустим avg — среднее арифметическое из n измерений. Появляется следующее измерение a . Чтобы учесть это измерение достаточно пересчитать среднее avg = avg * (n / (n + 1)) + a / (n + 1) . Таким образом вам достаточно хранить только среднее и количество учтенных в нем измерений.

Только мне кажется, что для вашей задачи нужно будет сделать хитрый ход: ограничить выборку последними m — значениями. Насколько я понял, вы считаете среднюю скорость, чтобы «сгладить» резкие скачки при отображении скорости. Тогда можно принять n за константу ( n = m ) и таким образом каждый раз отбрасывать из расчета среднего измерение равное «предыдущему» среднему.

Дополнено

Для последнего случая необходимо получить среднее значение для начального участка. Тут можно пойти двумя путями:

1. Задать avg равным первому измерению;
2. Наращивать n от нуля до m .

double getAvg(double aNext, int m) < static double avg = 0; static double n = 0; avg = avg * (n / (n + 1)) + aNext / (n + 1); n += 1; if (n >m) n = m; return avg; > 

Как правильно вычислить среднее значение?

Средняя зарплата… Средняя продолжительность жизни… Практически каждый день мы с вами слышим эти словосочетания, используемые для описания множества одним единственным числом. Но как ни странно, «среднее значение» — достаточно коварное понятие, часто вводящее в заблуждение обычного, неискушенного в математической статистике, человека.

В чем проблема?

Под средним значением чаще всего подразумевается среднее арифметическое, которое очень сильно варьируется под воздействием единичных фактов или событий. И вы не получите реального представления о том, как именно распределены значения, которые вы изучаете.

Давайте обратимся к классическому примеру со средней зарплатой.

В какой-то абстрактной компании работает десять сотрудников. Девять из них получают зарплату около 50 000 рублей, а один 1 500 000 рублей (по странному совпадению он же является генеральным директором этой компании).

Средним значением в данном случае будет 195 150 рублей, что согласитесь, неправильно.

Какие способы вычисления среднего бывают?

Первым способом является вычисление уже упомянутого среднего арифметического, являющегося суммой всех значений, деленной на их количество.

• x – среднее арифметическое;
• x_n – конкретное значение;
• n – количество значений .

• Хорошо работает при нормальном распределении значений в выборке;
• Легко вычислить;
• Интуитивно понятно.

• Не дает реального представления о распределении значений;
• Неустойчивая величина легко поддающаяся выбросам (как в случае с генеральным директором).

Вторым способом является вычисление моды, то есть наиболее часто встречающегося значения.

• M₀ – мода;
• x₀ – нижняя граница интервала, который содержит моду;
• n – величина интервала;
• f_m– частота (сколько раз в ряду встречается то или иное значение);
• f_m-1 – частота интервала предшествующего модальному;
• f_m+1 – частота интервала следующего за модальным.

• Прекрасно подходит для получения представления об общественном мнении;
• Хорошо подходит для нечисловых данных (цвета сезона, хиты продаж, рейтинги);
• Проста для понимания.

• Моды может просто не быть (нет повторов);
• Мод может быть несколько (многомодальное распределение).

Третий способ — это вычисление медианы, то есть значения, которое делит упорядоченную выборку на две половины и находится между ними. А если такого значения нет, то за медиану принимается среднее арифметическое между границами половин выборки.

• M_e – медиана;
• x₀ – нижняя граница интервала, который содержит медиану;
• h – величина интервала;
• f _i – частота (сколько раз в ряду встречается то или иное значение);
• S_m-1 – сумма частот интервалов предшествующих медианному;
• f_m – число значений в медианном интервале (его частота).

• Дает самую реалистичную и репрезентативную оценку;
• Устойчива к выбросам.

• Сложнее вычислить, так как перед вычислением выборку нужно упорядочить.

Мы рассмотрели основные методы нахождения среднего значения, называющиеся мерами центральной тенденции (на самом деле их больше, но это наиболее популярные).

А теперь давайте вернемся к нашему примеру и посчитаем все три варианта среднего при помощи специальных функций Excel:

• СРЗНАЧ(число1;[число2];…) — функция для определения среднего арифметического;
• МОДА.ОДН(число1;[число2];. ) — функция моды (в более старых версиях Excel использовалась МОДА(число1;[число2];. ) );
• МЕДИАНА(число1;[число2];. ) — функция для поиска медианы.

И вот какие значения у нас получились:

В данном случае мода и медиана гораздо лучше характеризуют среднюю зарплату в компании.

Но что делать, когда в выборке не 10 значений, как в примере, а миллионы? В Excel это не посчитать, а вот в базе данных где хранятся ваши данные, без проблем.

Вычисляем среднее арифметическое на SQL

Тут все достаточно просто, так как в SQL предусмотрена специальная агрегатная функция AVG .

И чтобы ее использовать достаточно написать вот такой запрос:

/* Здесь и далее salary - столбец с зарплатами, а employees - таблица сотрудников в нашей базе данных */ SELECT AVG(salary) AS 'Средняя зарплата' FROM employees

Вычисляем моду на SQL

В SQL нет отдельной функции для нахождения моды, но ее легко и быстро можно написать самостоятельно. Для этого нам необходимо узнать, какая из зарплат чаще всего повторяется и выбрать наиболее популярную.

/* WITH TIES необходимо добавлять к TOP() если множество многомодально, то есть у множества несколько мод */ SELECT TOP(1) WITH TIES salary AS 'Мода зарплаты' FROM employees GROUP BY salary ORDER BY COUNT(*) DESC

Вычисляем медиану на SQL

Как и в случае с модой, в SQL нет встроенной функции для вычисления медианы, зато есть универсальная функция для вычисления процентилей PERCENTILE_CONT .

Выглядит все это так:

/* В данном случае процентиль 0.5 и будет являться медианой */ SELECT TOP(1) PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) OVER() AS 'Медианная зарплата' FROM employees

Подробнее о работе функции PERCENTILE_CONT лучше почитать в справке Microsoft и Google BigQuery.

Какой способ все-таки использовать?

Из сказанного выше следует, что медиана лучший способ для вычисления среднего значения.

Но это не всегда так. Если вы работаете со средним, то остерегайтесь многомодального распределения:

На графике представлено бимодальное распределение с двумя пиками. Такая ситуация может возникнуть, например, при голосовании на выборах.

В данном случае среднее арифметическое и медиана — это значения, находящиеся где-то посередине и они ничего не скажут о том, что происходит на самом деле и лучше сразу признать, что вы имеете дело с бимодальным распределением, сообщив о двух модах.

А еще лучше разделить выборку на две группы и собрать статистические данные для каждой.

Вывод:

При выборе метода нахождения среднего нужно учитывать наличие выбросов, а также нормальность распределения значений в выборке.

Окончательный выбор меры центральной тенденции всегда лежит на аналитике.

Полезные ссылки:

• SQL и теория вероятностей (YouTube)
• Анализ нормальности распределения данных (YouTube)
• Меры центральной тенденции