کا حسابی اوسط یہ ہے
یہ وہ قدر ہے جو مربع انحرافات کے مجموعے کو کم سے کم کرتی ہے — اسی لیے اعداد و شمار اور مشین لرننگ میں مربع نقصان ہر جگہ ہے: مربع نقصان کو کم سے کم کرنا اوسط کا تخمینہ لگانا ہے۔
اوسط شاذ اقدار کے لیے حساس ہے: ایک واحد انتہائی قدر اوسط کو وہاں سے دور کھینچ سکتی ہے جہاں زیادہ تر ڈیٹا ہے۔ جب ڈیٹا غیر متناسب ہو (آمدنی، جوابی وقت، فائل سائز) تو میڈین اکثر بہتر خلاصہ ہوتا ہے۔ دیگر اوسط — ہندسی، توافقی، وزنی — مخصوص سیاق میں لاگو ہوتے ہیں (مرکب نمو، متوازی مزاحم، وزنی رائے شماری)۔