مختصر الأعداد

الغرض والنية: يحل مختصر الأعداد مشكلة اشتقاق تلخيصات رقمية سريعة وموثوقة من قائمة القيم. المستخدمون المستهدفون هم محللو البيانات، الباحثون، المعلمون، وفرق المنتج التي تحتاج إلى إحصاءات قابلة للتكرار دون عمليات حسابية يدوية. يستخدم عندما تقيّم الاتجاه المركزي والتشتت، وتتحقق من جودة البيانات، أو تعد تلخيصات سريعة للتقارير ولوحات المعلومات. هذه الأداة مناسبة لمجموعات بيانات صغيرة إلى متوسطة حيث تكون الرؤية السريعة أكثر أهمية من النمذجة المعقدة.
المنطق الأساسي والميزات: تقبل الأداة قائمة أعداد حرة، وتفسر الرمز المميز كقيم رقمية وتعيد مقاييس منظمة. الميزات المطلوبة: العد، المجموع، المتوسط، الوسيط، الحد الأدنى، الحد الأقصى والنطاق. الميزات الاختيارية/المتقدمة: الانحراف المعياري (العينة والسكان)، الرباعيات (Q1، Q2، Q3) والنسب المئوية، مع خيارات قابلة للاختيار من قبل المستخدم. الإخراج هو قيم رقمية بتنسيق افتراضي بدقتين عشريّتين. تدعم فواصل شائعة (فواصل، فراغ، أسطر جديدة) وتتعامل مع القيم السلبية والعشرية. مثال: الإدخال '1, 2, 3, 4, 5' ينتج 15 كمجموع و3.0 كمتوسط.
المدخلات والمخرجات: تشمل المدخلات حقلًا واحدًا باسم 'numbers' (سلسلة، مطلوب) يحتوي على قائمة مفصولة من الرموز الرقمية. التحقق يزيل الفراغات، يتجاهل الرموز غير الرقمية ويستلزم رقمًا صحيحًا واحدًا على الأقل. تتضمن المخرجات كائنًا مركبًا بالعد، المجموع، المتوسط، الوسيط، الحد الأدنى، الحد الأقصى، النطاق وبعض القيم الاختيارية مثل std_dev_sample، std_dev_population، الرباعيات. قواعد التنسيق: دقيقته اثنان عشريتان؛ بدون وحدات.
الخوارزميات والحسابات: المتوسط = المجموع / n. الوسيط هو القيمة الوسطى بعد الفرز (متوسط القيمتين الأوسطتين إذا كان n زوجيًا). الانحراف المعياري يتبع التعاريف المعتادة: انحراف العينة يقسم على n-1؛ والانحراف المعياري للسكان يقسم على n. الرباعيات تحسب بالفرز واختيار القيم عند 25 و50 و75 بالمئوية وفق طريقة تحسين معيارية. الحالات القاسية تعطي NaN إذا لم توجد أعداد صالحة.
الصناعة/المنطقة والتوطين: يقبل النقطة كفاصل عشري؛ يسمح بالرموز المفصولة بفواصل. التوطين لا ينطبق على العملة أو المناطق الزمنية؛ النتائج بدون وحدة. القيم تحسب ضمن Locale جلسة المستخدم.
الافتراضات والاستثناءات: نفترض أن الرموز الرقمية تمثل مجموعة البيانات المراد تلخيصها؛ لا يتم تنظيف البيانات أو معالجة القيم الشاذة أو النمذجة. يستبعد التصوير البياني للبيانات، تحليل الاتجاهات أو الإحصاءات الاستدلالية.