Для определения того, относится ли значение числовой характеристики к большинству или меньшинству, можно использовать несколько статистических показателей. Ниже приведены основные понятия и подходы, которые вам могут помочь: 1. Среднее значение (средняя): Это арифметическое среднее всех значений. Если значение числовой характеристики близко к среднему значению, то оно скорее всего относится к большинству значений. Если значение находится далеко от среднего, то оно скорее всего относится к меньшинству. 2. Медиана: Это значение, которое разделяет выборку пополам на две равные части. Если значение числовой характеристики меньше медианы, то оно скорее всего относится к меньшинству значений. Если значение больше медианы, то оно скорее всего относится к большинству. 3. Размах: Это разница между наибольшим и наименьшим значениями в выборке. Если значение числовой характеристики находится близко к наименьшему или наибольшему значению, то оно скорее всего относится к меньшинству. Если значение находится в середине диапазона, то оно скорее всего относится к большинству. 4. Стандартное отклонение: Это мера разброса значений в выборке относительно среднего значения. Если значение числовой характеристики находится близко к среднему значению, то оно скорее всего относится к большинству. Если значение отклонено от среднего на расстояние более чем одно стандартное отклонение, то оно скорее всего относится к меньшинству. Нужно отметить, что эти методы не являются абсолютными и зависят от распределения данных. Иногда может потребоваться более сложный анализ, например, использование тестов гипотезы или доверительных интервалов, чтобы более точно определить, относится ли значение к большинству или меньшинству.
Как определить большинство и меньшинство по числовой характеристике? Если нужен точный ответ, это не вопрос математической статистики. Математическая статистика не находит точные значения, а только дает приблизительные оценки с некоторой степенью уверенности. Для этого мы используем случайную выборку и распределение, из которого она была сделана, например, нормальное распределение. Каждое распределение имеет параметры, например, среднее арифметическое значение (μ) и стандартное отклонение (σ). Оценивая эти параметры на основе выборки, мы можем проводить различные расчеты. Например, можно определить, что 68% людей будут находиться в пределах одного стандартного отклонения от среднего значения. В вашем случае, так как у вас нет симметрии и вероятность уменьшается с увеличением расстояния, можно рассмотреть экспоненциальное распределение и подобные ему. Однако, чтобы ответить на ваш вопрос, необходимо моделирование распределения и оценку его параметров. Только после этого мы сможем дать конкретные ответы, например, какой процент людей будет находиться на определенном расстоянии.
Т.е. ищешь "выбросы" (outliers) в данных? Поищи в этом направлении в интернете. Можно начать с чего-то более простого, например, с использования "доверительного интервала". Есть и другой подход: если у тебя есть примеры таких наборов данных (а они должны быть!), то ты можешь оценить распределение расстояний. Например, проверить, является ли распределение нормальным (гауссовым)? Если да, то ты можешь оценить параметры распределения (среднее и дисперсию) и для каждого значения оценить его вероятность. Таким образом, можно будет отсечь "маловероятные" значения, установив некоторый порог. Но этот подход будет работать только для достаточно больших групп, хотя бы нескольких десятков человек. Для очень маленьких групп результаты будут неточными. Спасибо всем за помощь! Я нашел информацию о распределениях и теперь справлюсь самостоятельно. Мне нужно было разобраться в подходе к решению таких задач, и это помогло мне лучше понять математику. Также рекомендую почитать про "кластеризацию".