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諧波平均值計算機

計算數據集的諧波平均值，提供分步公式、與算術平均值及幾何平均值的比較、互動式視覺化圖表，以及針對比率、速度和財務分析的實際範例。

諧波平均值計算機

嘗試範例數據集：

速度 (40, 60) 2 的冪次方 等差數列 F1 分數
注意： 諧波平均值要求所有值均為正且非零。它是平均率值、速度和財務比率的理想選擇。對於混合數據，請使用我們的 數字提取器。

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諧波平均值計算機

歡迎使用 諧波平均值計算機，這是一個全方位的工具，用於計算諧波平均值，並提供逐步解題過程、互動式視覺化圖表，以及與算術平均值和幾何平均值的比較。諧波平均值對於平均率值、比率和速度至關重要，並廣泛應用於物理學、金融學和數據科學中。

什麼是諧波平均值？

諧波平均值是一種平均值類型，計算方式為倒數之算術平均值的倒數。對於包含 n 個正數 x₁, x₂, ..., xₙ 的數據集，其諧波平均值 H 定義為：

諧波平均值公式
$$H = \frac{n}{\frac{1}{x_1} + \frac{1}{x_2} + \cdots + \frac{1}{x_n}} = \frac{n}{\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{x_i}}$$

諧波平均值賦予數據集中較小值更大的權重，使其在處理率值、比率以及倒數具有實際意義的情況下特別有用。

AM-GM-HM 不等式

數學中的一項基本關係將這三種畢達哥拉斯平均值聯繫起來：

對於任何一組正數：
H ≤ G ≤ A
諧波平均值 ≤ 幾何平均值 ≤ 算術平均值
僅當所有值都相同時，等號才成立。

何時使用諧波平均值

諧波平均值在以下情況下是合適的平均值：

🚗
平均速度
當以不同的速度行駛相等的距離時，平均速度是各段速度的諧波平均值。
📈
財務比率
本益比 (P/E ratios)、股價淨值比以及其他財務指標適合使用諧波平均值來進行平均。
🤖
F1 分數
機器學習中的 F1 分數是精確率和召回率的諧波平均值。
⚡
並聯電路
並聯電阻的等效電阻計算使用了諧波平均值的原理。

平均速度範例

如果您以 40 km/h 的速度行駛 100 km，再以 60 km/h 的速度返回 100 km，則您的平均速度為：

平均速度計算
$$H = \frac{2}{\frac{1}{40} + \frac{1}{60}} = \frac{2}{\frac{3+2}{120}} = \frac{2 \times 120}{5} = 48 \text{ km/h}$$

注意：這小於算術平均值 50 km/h，因為您在較慢的速度上花費了更多時間。

如何使用此計算機

  1. 輸入您的數據：輸入以逗號、空格或換行符分隔的正數。您可以試試範例按鈕進行快速測試。
  2. 設定精度：根據您的準確度需求選擇小數位數 (2-15)。
  3. 計算：點擊按鈕查看諧波平均值以及逐步計算過程。
  4. 比較平均值：查看諧波、幾何與算術平均值的比較。
  5. 視覺化：檢查互動式圖表以了解您的數據分佈。

三種平均值的比較

平均值類型 公式 最佳用途
諧波平均值 n / Σ(1/xᵢ) 率值、比率、速度（等距離）
幾何平均值 (∏xᵢ)^(1/n) 增長率、百分比、比例
算術平均值 Σxᵢ / n 加法性質的量（高度、重量）

實際應用

金融與投資

在財務分析中，諧波平均值用於平均價格比率。在計算投資組合或指數的平均本益比時，諧波平均值能提供更準確的代表性，因為它考慮了不同本益比水平下投資的相對規模。

機器學習 - F1 分數

F1 分數是評估分類模型的重要指標，定義如下：

F1 分數公式
$$F_1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} = \frac{2}{\frac{1}{\text{Precision}} + \frac{1}{\text{Recall}}}$$

使用諧波平均值可確保精確率和召回率都必須達到一定水準，才能獲得良好的 F1 分數。

物理學 - 並聯電阻

對於 n 個相同的並聯電阻 R，等效電阻為 R/n。對於不同的電阻，公式則使用諧波關係。

局限性與注意事項

常見問題

什麼是諧波平均值？

諧波平均值是一種平均值類型，計算方式為倒數之算術平均值的倒數。對於包含 n 個正數的數據集，諧波平均值 H = n / (1/x₁ + 1/x₂ + ... + 1/xₙ)。它對於平均率值、比率和速度特別有用，且其值始終小於或等於幾何平均值和算術平均值。

我應該在什麼時候使用諧波平均值而非算術平均值？

在以下情況下使用諧波平均值：(1) 平均率值或比率，如速度、效率或本益比；(2) 在不同速率下花費相同的時間或資源；(3) 計算相同距離的平均速度；(4) 尋找並聯電阻的等效電阻；(5) 處理機器學習中的 F-score。算術平均值則更適合加法性質的量，如高度、重量或分數。

諧波、幾何與算術平均值之間的關係是什麼？

對於任何一組正數，這三種平均值滿足以下不等式：諧波平均值 ≤ 幾何平均值 ≤ 算術平均值 (H ≤ G ≤ A)。僅當數據集中的所有值都相同時，等號才成立。這種關係被稱為 AM-GM-HM 不等式，是數學和統計學中的基本原理。

為什麼不能用零或負數計算諧波平均值？

諧波平均值需要計算每個值的倒數 (1/x)。除以零是未定義的，因此不能包含零。負數會使倒數之和可能為零或負數，導致結果未定義或無意義。諧波平均值專為正比率尺度數據設計。

如何使用諧波平均值計算平均速度？

當以不同的速度行駛相等的距離時，平均速度是這些速度的諧波平均值。例如，如果您以 40 km/h 的速度行駛 100 km，再以 60 km/h 的速度返回 100 km，則平均速度為 H = 2 / (1/40 + 1/60) = 48 km/h，而不是算術平均值 50 km/h。這是因為您在較慢的速度上花費了更多時間。

什麼是 F1 分數，它與諧波平均值有什麼關係？

機器學習中的 F1 分數是精確率和召回率的諧波平均值：F1 = 2 × (精確率 × 召回率) / (精確率 + 召回率)。使用諧波平均值可以確保兩個指標都必須相當高才能獲得良好的 F1 分數——如果精確率高但召回率低（或反之亦然），則會導致較低的 F1 分數，使其成為衡量分類器性能的平衡指標。

額外資源

引用此內容、頁面或工具為：

"諧波平均值計算機" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw/諧波平均值計算機/，來自 MiniWebtool，https://MiniWebtool.com/

由 miniwebtool 團隊開發。最後更新：2026年1月29日

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