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La moyenne est une mesure statistique caractérisant les éléments d'un ensemble de quantités : elle exprime la grandeur qu'aurait chacun des membres de l'ensemble s'ils étaient tous identiques sans changer la dimension globale de l'ensemble. Il y a plusieurs façons de calculer la moyenne d'un ensemble de valeurs, choisies en fonction de la grandeur physique que représentent ces nombres. Dans le langage courant, le terme moyenne réfère généralement à la moyenne arithmétique.
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La moyenne est la valeur unique que devraient avoir tous les individus d'une population (ou d'un échantillon) pour que leur total soit inchangé. C'est un critère de position.
Dans la plupart des cas, le total formé par les individus d'une population est la somme de leurs valeurs. La moyenne est alors la moyenne arithmétique. Mais si le total représenté par une population ou un échantillon n'est pas la somme de leurs valeurs, la moyenne pertinente ne sera plus la moyenne arithmétique.
Si, par exemple, le total d'un ensemble d'individus est calculé par l'inverse de la moyenne arithmétique des inverses (cas des vitesses d'un ensemble de fractions d'un trajet, par exemple), on doit calculer leur moyenne harmonique.
Si, par exemple, le total d'un ensemble d'individus est le produit de leurs valeurs, il convient de calculer leur moyenne géométrique.
On rencontre, en physique, de multiples moyennes : La capacité moyenne d'un ensemble de condensateurs en série est la moyenne harmonique de leurs capacités.
La moyenne ne peut donc se concevoir que pour une variable quantitative. On ne peut pas faire le total des valeurs d'une variable qualitative. Quand la variable est ordinale, on lui préférera la médiane.
La moyenne est beaucoup utilisée en évaluation scolaire. Dans de nombreux systèmes scolaires, une partie de l'évaluation des élèves débouche sur une note chiffrée, par exemple
On peut alors calculer la moyenne des notes d'une classe dans une matière, ou la moyenne des notes d'un élève dans une matière. Ces moyennes ont des sens différents :
Dans ces exemples, la moyenne est un lissage des valeurs. On peut bien sûr se demander si la moyenne est un critère pertinent de sélection (voir Évaluation sommative) ; en général, ce n'est pas le seul critère qui entre en compte, à l'exception de certains examens et concours.
En géométrie, la moyenne correspond à la notion d'isobarycentre. Lorsque l'on veut décrire le comportement de plusieurs objets, il est parfois possible de les remplacer par un objet fictif dont les propriétés (telle la position dans l'espace) sont la moyenne des propriétés des différents objets. En mécanique rationnelle, cet objet fictif est appelé centre de masse de l'ensemble des objets considérés. En fait, dans la mesure où les objets ont en général des masses différentes, la notion de centre de masse correspond plutôt à la notion géométrique de barycentre, qui est une sorte de moyenne pondérée (voir plus loin).
Lorsque les valeurs sont aléatoires, la moyenne est appelée « espérance ». Si l'on peut déterminer une loi statistique de cette variable aléatoire, l'espérance est en général un des paramètres fondamentaux de cette loi.
Selon la manière dont le 'total' des individus est calculé (voir ci-dessus en Statistique), il existe différentes moyennes :
La moyenne arithmétique est la moyenne « ordinaire », c'est-à -dire la somme des valeurs numériques (de la liste) divisée par le nombre de ces valeurs numériques. Exemple : la hauteur moyenne des toits d'une rue.

La moyenne arithmétique se note A(x) quand des moyennes différentes sont présentes.
Si les valeurs sont affectées de coefficients, on peut définir la moyenne arithmétique pondérée :
Étant donné en ensemble de données

ainsi que les poids non-négatifs correspondants

la moyenne arithmétique pondérée
est calculée suivant la formule :
, quotient de la somme pondérée des xi par la somme des poids;La moyenne géométrique est définie de la manière suivante :
![\bar{x} = \sqrt[n]{\prod_{i=1}^n{x_i}}](http://upload.wikimedia.org/math/1/0/a/10a4a5b69d8b2cd60dd7423fb4a71b9a.png)
On peut illustrer la moyenne géométrique avec les deux cas suivants :
= 4,5826. (voir le même exemple mais en moyenne quadratique).La moyenne géométrique se note G(x) quand des moyennes différentes sont présentes.
Il existe une moyenne géométrique pondérée, définie ci-dessous.
Étant donné en ensemble de données
,ainsi que les poids correspondants
,la moyenne géométrique pondérée est calculée comme étant:

La moyenne harmonique est définie de la manière suivante :

Si un train fait un trajet aller-retour entre 2 villes à la vitesse constante v1 pour l'aller et à la vitesse constante v2 au retour, la vitesse moyenne du trajet total n'est pas la moyenne arithmétique des 2 vitesses, mais leur moyenne harmonique.
La moyenne harmonique se note H(x) quand des moyennes différentes sont présentes.
Il existe une moyenne harmonique pondérée, définie ci-dessous.
Étant donné en ensemble de données
,ainsi que les poids correspondants,

la moyenne harmonique pondérée est calculée comme étant:

La moyenne quadratique, ou RMS (pour Root Mean Square), est définie de la manière suivante :

Exemple: Si un rectangle a pour côtés 3 et 7, le carré (c'est-à -dire le rectangle moyen) qui a même diagonale (le total considéré ici) que ce rectangle, a pour côté la moyenne quadratique de 3 et 7, c'est-à -dire 5,3852.
La racine carrée de la moyenne du carré des valeurs instantanées d'une grandeur est appelée valeur quadratique moyenne, ou encore (par analogie avec l'électricité) valeur efficace.
La moyenne quadratique se note Q(x) quand des moyennes différentes sont présentes.
Si a et b sont deux réels strictement positifs tels que a < b, alors on a :

Pour démontrer ces comparaisons et les généraliser, on fait appel à la notion de fonction convexe.
La moyenne énergétique est définie de la manière suivante :

C'est la moyenne de valeurs données en décibels, par exemple en acoustique.
Si nous notons
la loi de composition qui donne le total pour deux individus, alors la valeur moyenne
de n individus est la valeur, la même pour tous, qu'ils devraient avoir pour que leur total suivant la loi
reste inchangé; c'est donc la solution de l'équation :

Cette équation peut être résolue s'il existe un isomorphisme (que nous noterons
) ramenant la loi
à l'addition.
Rappelons qu'un isomorphisme est une bijection telle que l'image d'un composé est le composé des images, c'est-à -dire que, pour tout x et tout y :

Nous pouvons alors écrire :

Cette formule généralise et synthétise tous les cas précédents. Nous retrouvons par exemple :
;
.Un cas particulier important est celui où l'isomorphisme
est une fonction puissance, c'est-Ã -dire que, pour tout x :

La moyenne, notée dans ce cas
, s'exprime alors selon la formule :
![\bar{x}_m = \sqrt[m]{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n{x_i^m}}](http://upload.wikimedia.org/math/e/6/e/e6efeceb54da5865dcd5b323e1c48e0a.png)
où l'on retrouve :
est la moyenne géométrique;
est le maximum de la série.
est le minimum de la série.Au delà des définitions précédentes de moyenne, il existe d'autres approches plus étendues pour cette notion :
La moyenne glissante est une notion statistique, où la moyenne au lieu d'être calculée sur n valeurs fixes, est calculée sur n valeurs consécutives « glissantes ».
Ce type de calcul est aussi utilisé en informatique pour minimiser la taille mémoire nécessaire au stockage des valeurs intermédiaires. Différentes formules de moyennes glissantes existent, par exemple pour une moyenne glissante de période n :
(une moyenne glissante de période 0 ne prend qu'un terme)
(formule de récurrence)C'est une fonction disponible dans le logiciel Excel qui sert à exclure des valeurs hors norme qui faussent la moyenne. La syntaxe est la suivante : MOYENNE.REDUITE(matrice;pourcentage) La donnée "matrice" est tout simplement la plage de donnée sur laquelle porte le calcul de moyenne. Le pourcentage est une donnée qui donne à la fonction l'information sur le nombre de valeurs à exclure.Ce nombre est arrondi au nombre pair le plus proche car la fonction enlève systématiquement un nombre de plus grandes valeurs et un même nombre de plus petite valeurs, ce qui en tout fait un nombre pair de valeurs à exclure.
La moyenne pondérée est utilisée, en géométrie pour localiser le barycentre d'un polygone, en physique pour déterminer le centre de gravité ou en statistique et probabilité pour calculer une espérance. On la calcule ainsi :

Dans le cas général le poids wi représente l'influence de l'élément xi par rapport aux autres.
A noter qu'il s'agit ici de la moyenne pondérée arithmétique. Il existe aussi des versions pondérées des autres moyennes, comme la moyenne géométrique pondérée et la moyenne harmonique pondérée.
Pour toute fonction continue (ou même seulement continue par morceaux) sur un segment [a, b] non vide et non trivial (ie b > a), la valeur moyenne de ƒ sur [a, b] est le réel m défini par :

Cette notion généralise celle de moyenne d'un nombre fini de réels en l'appliquant à un nombre infini de valeurs prises par une fonction intégrable. Elle sert par exemple dans la décomposition en série de Fourier d'une fonction périodique : c'est la composante constante. En traitement du signal, pour les signaux périodiques, il s'agit de la composante continue (offset).
On peut aussi, par analogie avec les moyennes pondérées d'un nombre fini de réels, affecter « à chacune des valeurs prises par la fonction » un coefficient strictement positif. On utilise alors ce que l'on appelle une fonction poids

(w pour l'initiale de weight, poids en anglais) :
.Ce procédé peut aussi s'utiliser sur un intervalle ouvert ou semi-ouvert mais borné (ie aucune de ses bornes n'est infinie) où la fonction ƒ×w est intégrable. On peut citer l'exemple classique servant à montrer l'orthogonalité de la famille des polynômes de Tchebychev :

où la fonction Tn×Tp est continue sur le fermé [0,1] et où la fonction poids est

est intégrable sur [0,1[, et dont l'intégrale vaut
.
Nota : Lorsque la fonction est périodique de période T, elle a la même valeur moyenne sur toute période [a, a + T]. Cette valeur commune est appelée valeur moyenne de la fonction. Ainsi la fonction cosinus est de moyenne nulle, son carré de moyenne 1/2.
De manière générale, la moyenne n'est pas forcément une manière pertinente de représenter les données. On peut, par exemple, lui préférer la valeur médiane qui est la valeur à laquelle 50% des valeurs observées sont inférieures. La médiane n'est pas (sauf exception ou hasard) équivalente à la moyenne arithmétique de l'ensemble. En supposant que l'on ait, au préalable, rangé les valeurs observées de sorte qu'elles se trouvent indexées suivant l'ordre des valeurs croissantes
:
Sur un relevé de notes (moyenne scolaire), on peut lire : 13, 14, 15, 8, 20.
La moyenne est 
Sur un relevé de notes on peut lire 10 (coefficient : 2), 16 (coefficient : 1), 9 (coefficient : 3).
La moyenne pondérée est 
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