Geometrisches Mittel berechnen
Online Rechner zur Berechnung des geometrischen Mittels einer Datenreihe
Geometrisches Mittel Rechner
Das geometrische Mittel
Das geometrische Mittel ist die n-te Wurzel aus dem Produkt von n positiven Zahlen. Es ist besonders geeignet für Wachstumsraten und Verhältnisse.
Geometrisches Mittel Konzept
Das geometrische Mittel ist die n-te Wurzel aus dem Produkt.
Ideal für relative Änderungen und Verhältnisse.
■ Eingabewerte ■ Produkt ■ Geometrisches Mittel
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Was ist das geometrische Mittel?
Das geometrische Mittel ist ein spezielles Lagemaß mit wichtigen Anwendungen:
- Definition: n-te Wurzel aus dem Produkt von n positiven Zahlen
- Berechnung: ⁿ√(x₁ · x₂ · ... · xₙ)
- Voraussetzung: Alle Werte müssen positiv sein (> 0)
- Eigenschaft: Immer ≤ arithmetisches Mittel
- Anwendung: Ideal für Wachstumsraten, Renditen, Verhältnisse
- Vorteil: Berücksichtigt multiplikative Zusammenhänge
Berechnung des geometrischen Mittels
Die Berechnung erfolgt in drei Schritten:
1. Multiplizieren
Bilde das Produkt aller Werte:
P = x₁ · x₂ · ... · xₙ
2. Zählen
Bestimme die Anzahl:
n = Anzahl der Werte
3. Wurzel ziehen
Ziehe die n-te Wurzel:
x̄geom = ⁿ√P
Anwendungen des geometrischen Mittels
Das geometrische Mittel ist besonders wichtig für:
Finanzwesen
- Durchschnittliche Wachstumsraten berechnen
- Durchschnittliche Renditen über mehrere Perioden
- Zinseszins-Berechnungen
- Performance-Messung von Investitionen
Wissenschaft
- Biologie: Populationswachstum
- Physik: Geschwindigkeiten und Verhältnisse
- Geometrie: Mittlere Proportionale
- Statistik: Logarithmische Normalverteilung
Formeln zum geometrischen Mittel
Geometrisches Mittel
n-te Wurzel aus dem Produkt aller Werte
Ausgeschriebene Form
Explizite Darstellung mit Multiplikation
Logarithmische Form
Praktisch für numerische Berechnungen großer Werte
Für zwei Werte
Spezialfall: Mittlere Proportionale zweier Zahlen
Symbolerklärungen
| \(\overline{x}_{geom}\) | Geometrisches Mittel |
| \(\prod\) | Produktzeichen |
| \(x_i\) | Einzelner Datenwert |
| \(n\) | Anzahl der Werte |
| \(\sqrt[n]{}\) | n-te Wurzel |
| \(\ln\) | Natürlicher Logarithmus |
Beispielrechnungen für das geometrische Mittel
Beispiel 1: Grundlegende Berechnung
Berechne: Geometrisches Mittel der 5 Werte
1. Produkt bilden
Multipliziere alle Werte
2. Anzahl bestimmen
Zähle die Datenwerte
3. Wurzel ziehen
5-te Wurzel aus dem Produkt
Beispiel 2: Durchschnittliche Wachstumsrate
Berechne: Durchschnittlicher Wachstumsfaktor über 4 Jahre
Berechnung
Geometrisches Mittel der Faktoren
Interpretation
Durchschnittliches Wachstum: 8.11% pro Jahr
(Faktor 1.0811 entspricht +8.11%)
Warum nicht arithmetisch?
Das arithmetische Mittel würde 1.0875 ergeben,
aber das stimmt nicht mit dem tatsächlichen Endwert überein!
Beispiel 3: Vergleich arithmetisches vs. geometrisches Mittel
Arithmetisches Mittel
Summe geteilt durch Anzahl
Geometrisches Mittel
3-te Wurzel aus dem Produkt
Wichtige Erkenntnis
x̄geom ≤ x̄arithm: Das geometrische Mittel (2.520) ist immer kleiner oder gleich dem arithmetischen Mittel (3.667).
Gleichheit gilt nur, wenn alle Werte identisch sind.
Unterschied wird größer bei stärkerer Streuung der Werte.
Mathematische Grundlagen des geometrischen Mittels
Das geometrische Mittel ist ein wichtiges Lagemaß mit besonderen Eigenschaften, das vor allem bei multiplikativen Zusammenhängen zum Einsatz kommt.
Eigenschaften des geometrischen Mittels
Das geometrische Mittel besitzt charakteristische mathematische Eigenschaften:
- Ungleichung: x̄geom ≤ x̄arithm (Ungleichung vom arithmetischen und geometrischen Mittel)
- Nur positive Werte: Definiert nur für xᵢ > 0, da sonst Produkt = 0 oder nicht definiert
- Multiplikative Invarianz: Skalierung aller Werte mit Faktor c: x̄geom(c·X) = c · x̄geom(X)
- Logarithmische Eigenschaft: ln(x̄geom) = (1/n)Σln(xᵢ) - arithmetisches Mittel der Logarithmen
- Robustheit: Weniger empfindlich gegenüber großen Werten als arithmetisches Mittel
Wann geometrisches vs. arithmetisches Mittel?
Geometrisches Mittel verwenden
- Wachstumsraten: Durchschnittliches Wachstum über mehrere Perioden
- Renditen: Durchschnittliche Investitionsrendite
- Verhältnisse: Durchschnitt von Quotienten oder Faktoren
- Multiplikative Prozesse: Wenn Werte miteinander multipliziert werden
- Logarithmische Skalen: Bei exponentiellen Zusammenhängen
Arithmetisches Mittel verwenden
- Additive Prozesse: Summen von unabhängigen Größen
- Lineare Zusammenhänge: Wenn Werte addiert werden
- Symmetrische Verteilungen: Bei normalverteilten Daten
- Durchschnittswerte: Typische Alltagsberechnungen
- Statistische Tests: Basis für viele parametrische Tests
Praktisches Beispiel: Investitionsrendite
Problem:
Eine Investition entwickelt sich über 3 Jahre wie folgt:
Jahr 1: +20% (Faktor 1.20)
Jahr 2: -10% (Faktor 0.90)
Jahr 3: +15% (Faktor 1.15)
Falsche Methode (arithmetisch):
x̄arithm = (1.20 + 0.90 + 1.15) / 3 = 1.0833 → +8.33% pro Jahr
Aber: 100€ · 1.20 · 0.90 · 1.15 = 124.20€ ≠ 100€ · 1.0833³ = 127.21€
Richtige Methode (geometrisch):
x̄geom = ³√(1.20 · 0.90 · 1.15) = ³√1.242 = 1.0749 → +7.49% pro Jahr
Korrekt: 100€ · 1.20 · 0.90 · 1.15 = 124.20€ = 100€ · 1.0749³ = 124.20€ ✓
Beziehung zu anderen Mittelwerten
Harmonisches Mittel
x̄harm ≤ x̄geom ≤ x̄arithm
Für Geschwindigkeiten und Raten
Geometrisches Mittel
Mittlere Position
Für Wachstumsraten
Arithmetisches Mittel
Größter Wert
Für additive Größen
Spezielle Anwendungen
Geometrie
- Mittlere Proportionale: Bei a und b ist x̄geom = √(a·b) die mittlere Proportionale
- Ähnliche Dreiecke: Höhensatz und Kathetensatz
- Rechteck-Quadrat: Flächengleiches Quadrat zu Rechteck
Statistik
- Logarithmische Normalverteilung: Wenn ln(X) normalverteilt ist
- Indexzahlen: Durchschnittliche Preis- und Mengenindizes
- Konzentrationsmessung: Geometrisches Mittel in Ungleichheitsmaßen
Zusammenfassung
Das geometrische Mittel ist das richtige Lagemaß für multiplikative Zusammenhänge wie Wachstumsraten, Renditen und Verhältnisse. Es ist immer kleiner oder gleich dem arithmetischen Mittel und nur für positive Werte definiert. In der Finanzwirtschaft ist es unverzichtbar für die korrekte Berechnung durchschnittlicher Renditen über mehrere Perioden. Die logarithmische Darstellung macht es numerisch stabil auch bei sehr großen oder sehr kleinen Werten.
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