Máy tính Trung bình Hình học
Tính trung bình hình học của bất kỳ tập dữ liệu nào với công thức từng bước, trực quan hóa tương tác, so sánh với trung bình cộng và phân tích thống kê toàn diện.
Trình chặn quảng cáo đang ngăn chúng tôi hiển thị quảng cáo
MiniWebtool miễn phí nhờ quảng cáo. Nếu công cụ này hữu ích, hãy ủng hộ bằng Premium (không quảng cáo + nhanh hơn) hoặc cho phép MiniWebtool.com rồi tải lại trang.
- Hoặc nâng cấp Premium (không quảng cáo)
- Cho phép quảng cáo cho MiniWebtool.com, rồi tải lại
Giới thiệu về Máy tính Trung bình Hình học
Máy tính Trung bình Hình học
Tính căn bậc n của tích n giá trị với công thức từng bước, so sánh với trung bình cộng và trung bình điều hòa, cùng trực quan hóa tương tác.
Chào mừng bạn đến với Máy tính Trung bình Hình học, một công cụ thống kê toàn diện để tính trung bình hình học (GM) của bất kỳ tập dữ liệu nào. Trung bình hình học là yếu tố thiết yếu để phân tích tốc độ tăng trưởng, lợi nhuận tài chính, tỷ lệ và dữ liệu trải dài trên nhiều bậc độ lớn. Máy tính này cung cấp các bước tính toán chi tiết, so sánh với các loại trung bình khác và phân tích trực quan dữ liệu của bạn.
Trung bình Hình học là gì?
Trung bình hình học là căn bậc n của tích n số. Khác với trung bình cộng (trung bình đơn giản), trung bình hình học tính đến các mối quan hệ nhân giữa các giá trị, làm cho nó trở nên lý tưởng cho tốc độ tăng trưởng, tỷ lệ phần trăm và các tỷ số.
Đối với một tập hợp các số dương x1, x2, ..., xn, trung bình hình học được định nghĩa là:
Tương đương, sử dụng logarit để đảm bảo tính ổn định số học với các số lớn hoặc nhỏ:
Bất đẳng thức AM-GM-HM
Một tính chất cơ bản trong toán học phát biểu rằng đối với bất kỳ tập hợp số dương nào, trung bình cộng (AM) luôn lớn hơn hoặc bằng trung bình hình học (GM), và trung bình hình học luôn lớn hơn hoặc bằng trung bình điều hòa (HM):
Dấu bằng chỉ xảy ra khi tất cả các giá trị trong tập dữ liệu là như nhau. Tỷ lệ GM/AM cho biết mức độ phân tán của dữ liệu của bạn: gần bằng 1 có nghĩa là các giá trị tương đương nhau, trong khi tỷ lệ thấp hơn cho thấy sự biến thiên lớn hơn.
Cách Sử dụng Máy tính này
- Nhập dữ liệu của bạn: Nhập các số dương vào vùng văn bản, cách nhau bởi dấu phẩy, dấu cách hoặc ngắt dòng. Sử dụng các nút cài đặt sẵn để xem ví dụ nhanh.
- Thiết lập độ chính xác thập phân: Chọn số chữ số thập phân (2-15) cho kết quả của bạn.
- Tính toán và phân tích: Nhấp vào "Tính Trung bình Hình học" để xem kết quả cùng với trung bình cộng và trung bình điều hòa để so sánh.
- Xem lại các bước tính toán: Kiểm tra bảng phân tích chi tiết hiển thị phương pháp tích (cho tập dữ liệu nhỏ) hoặc phương pháp logarit (cho tập dữ liệu lớn hơn).
- Khám phá trực quan hóa: Xem các điểm dữ liệu của bạn so với trung bình hình học và trung bình cộng trong biểu đồ tương tác.
Khi nào nên Sử dụng Trung bình Hình học
Trung bình Hình học so với Trung bình Cộng
Sự khác biệt chính nằm ở cách chúng xử lý dữ liệu:
- Trung bình cộng: Cộng tất cả các giá trị và chia cho số lượng. Tốt nhất cho dữ liệu có tính cộng (chiều cao, cân nặng, nhiệt độ).
- Trung bình hình học: Nhân tất cả các giá trị và lấy căn bậc n. Tốt nhất cho dữ liệu có tính nhân (tốc độ tăng trưởng, tỷ lệ, tỷ phần trăm).
Ví dụ, nếu một khoản đầu tư tăng 10% trong năm đầu và giảm 10% trong năm tiếp theo:
- Trung bình cộng của lợi nhuận: (10% + (-10%)) / 2 = 0% (gợi ý rằng không có thay đổi)
- Trung bình hình học: √(1.10 × 0.90) = √0.99 = 0.995 → -0.5% (chính xác: thực tế bạn đã bị lỗ tiền)
Các lưu ý Quan trọng
- Chỉ các giá trị dương: Trung bình hình học yêu cầu tất cả các giá trị không âm. Các số âm sẽ yêu cầu số phức để lấy căn.
- Xử lý số không: Nếu bất kỳ giá trị nào bằng không, trung bình hình học sẽ bằng không (vì tích bằng không).
- Độ nhạy với giá trị ngoại lai: Mặc dù ít nhạy cảm hơn trung bình cộng đối với các giá trị cực cao, trung bình hình học lại nhạy cảm với các giá trị gần bằng không.
- Ổn định số học: Đối với các số rất lớn hoặc rất nhỏ, phương pháp logarit được sử dụng để ngăn lỗi tràn số.
Câu hỏi Thường gặp
Trung bình hình học là gì?
Trung bình hình học là căn bậc n của tích n giá trị. Nó được tính bằng cách nhân tất cả các giá trị với nhau rồi lấy căn bậc n, trong đó n là số lượng các giá trị. Công thức là GM = (x1 × x2 × ... × xn)1/n. Nó đặc biệt hữu ích cho dữ liệu thay đổi theo cấp số nhân hoặc để tính tốc độ thay đổi trung bình.
Khi nào tôi nên sử dụng trung bình hình học thay vì trung bình cộng?
Sử dụng trung bình hình học khi: (1) tính toán tốc độ tăng trưởng trung bình hoặc lợi nhuận theo thời gian, (2) làm việc với các tỷ lệ hoặc tỷ lệ phần trăm, (3) làm việc với dữ liệu trải dài trên nhiều bậc độ lớn, (4) tìm xu hướng trung tâm của dữ liệu có tính nhân. Trung bình hình học luôn nhỏ hơn hoặc bằng trung bình cộng, và chỉ bằng nhau khi tất cả các giá trị là đồng nhất.
Trung bình hình học có thể tính được với số âm không?
Không, trung bình hình học chỉ được xác định cho các số thực dương. Điều này là do việc lấy căn của tích số âm có thể dẫn đến số phức (số ảo). Nếu tập dữ liệu của bạn chứa giá trị âm, hãy cân nhắc dùng trung bình cộng hoặc các phép đo khác. Nếu có giá trị bằng không, trung bình hình học bằng không.
Mối quan hệ giữa trung bình hình học và trung bình cộng là gì?
Trung bình cộng luôn lớn hơn hoặc bằng trung bình hình học (bất đẳng thức AM ≥ GM). Chúng chỉ bằng nhau khi mọi giá trị trong tập dữ liệu đều giống nhau. Tỷ lệ GM/AM thể hiện mức độ phân tán dữ liệu: gần 1 nghĩa là các giá trị sát nhau, tỷ lệ thấp hơn chỉ ra sự biến thiên lớn hơn.
Trung bình hình học được dùng thế nào trong tài chính?
Trong tài chính, trung bình hình học dùng để tính CAGR (tốc độ tăng trưởng hàng năm kép), lợi nhuận đầu tư trung bình qua các thời kỳ và hiệu suất danh mục. Khác với trung bình cộng, nó tính đến hiệu ứng tích lũy lãi kép, giúp đo lường hiệu suất đầu tư chính xác hơn.
Phương pháp logarit để tính trung bình hình học là gì?
Phương pháp logarit tính GM thông qua exp(trung bình của ln(xi)). Nó tương đương toán học với phương pháp tích nhưng giúp tránh lỗi tính toán với các số cực lớn hoặc cực nhỏ bằng cách chuyển phép nhân thành phép cộng thông qua logarit.
Tài nguyên Bổ sung
Tham khảo nội dung, trang hoặc công cụ này như sau:
"Máy tính Trung bình Hình học" tại https://MiniWebtool.com/vi/máy-tính-trung-bình-hình-học/ từ MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
bởi đội ngũ miniwebtool. Cập nhật: 20/01/2026
Bạn cũng có thể thử AI Giải Toán GPT của chúng tôi để giải quyết các vấn đề toán học của bạn thông qua câu hỏi và trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Các công cụ liên quan khác:
Thống kê và phân tích dữ liệu:
- Máy tính ANOVA
- Máy tính trung bình số học
- Máy Tính Trung Bình - Độ Chính Xác Cao
- Máy tính độ lệch trung bình
- Trình tạo biểu đồ hộp và râu
- Máy Tính Kiểm Định Chi-Square
- Máy tính Hệ số Biến đổi
- Máy tính Cohen
- Máy tính tỷ lệ tăng trưởng kép
- Máy tính khoảng tin cậy
- Máy Tính Khoảng Tin Cậy cho Tỷ lệ Mới
- Máy Tính Hệ Số Tương Quan
- Máy tính Trung bình Hình học
- Máy tính Trung bình Hài hòa
- Trình tạo Histogram
- Máy tính Phạm vi Liên vùng
- Máy tính kiểm định Kruskal-Wallis
- Máy Tính Hồi Quy Tuyến Tính
- Máy tính Tăng trưởng Logarit
- Máy tính kiểm định Mann-Whitney U
- Máy tính Độ lệch Tuyệt đối Trung bình
- Máy tính trung bình
- Máy tính Số trung bình, Trung vị, Yếu vị
- Máy tính độ lệch tuyệt đối trung vị
- Máy tính Trung vị
- Máy tính Midrange
- Máy tính Chế độ
- Máy tính Giá trị ngoại lệ
- Máy tính độ lệch chuẩn dân số-độ chính xác cao
- Máy tính tứ phân vị
- Máy tính Độ lệch Tứ phân vị
- Máy tính Phạm vi
- Máy Tính Độ Lệch Chuẩn Tương Đối Nổi bật
- Máy tính RMS
- Máy tính trung bình mẫu Nổi bật
- máy tính kích thước mẫu
- Máy tính độ lệch chuẩn mẫu
- Trình Tạo Biểu Đồ Phân Tán
- Máy tính độ lệch chuẩn - Độ chính xác cao Nổi bật
- Máy Tính Lỗi Tiêu Chuẩn
- Máy tính Thống kê
- Máy Tính Kiểm Định t
- máy tính phương sai (Độ chính xác cao)
- Trình tính Z-Score Mới