리그별 중앙값을 평균하면 전체 중앙값일까요?

같은 자료에서 세 가지를 계산했습니다

각 기록에서 (1 ÷ 홈 지수 + 1 ÷ 무 지수 + 1 ÷ 원정 지수) × 100을 구했습니다. 이 글의 모든 %는 이 역수 합계를 설명하는 산술값이며 실제 승률·적중률·수익률이 아닙니다.

리그별 묶음 수를 더하면 전체 6,501개와 같습니다. 앞선 리그 구성 글의 예시 5개만 고른 표가 아니라, 이번 범위의 저장 리그명 62개를 모두 사용했습니다. 계산 대조를 위해 소수 여섯 자리까지 반올림했으며, 소수 자릿수가 예측의 정확도나 관측 정밀도를 뜻하지 않습니다.

가중해도 중앙값의 계산법은 달라집니다

중앙값은 값을 작은 순서대로 놓고 가운데 위치를 확인하는 통계입니다. 이번 원자료는 전체 적격 기록에 percentile_cont(0.5)를 적용했습니다. 필요한 경우 이웃한 두 값 사이를 보간하는 연속 백분위 계산입니다. PostgreSQL 공식 집계 함수 설명에서도 정렬된 입력과 보간을 구분해 안내합니다.

반면 리그별 중앙값의 단순 평균은 ‘리그 중앙값의 합 ÷ 리그명 수’입니다. 가중 평균은 ‘각 리그 중앙값 × 그 리그의 묶음 수’를 모두 더한 뒤 전체 묶음 수로 나눴습니다. 원자료가 출력한 십진수에서 Decimal 정밀도 50으로 계산했습니다. 원래 집계 출력의 정밀도보다 정확한 관측을 새로 얻었다는 뜻은 아닙니다.

평균을 구하는 연산 자체가 잘못된 것은 아닙니다. 다만 그 결과를 ‘전체 기록의 중앙값’이라고 부르면 다른 통계를 섞게 됩니다. 전체 중앙값이 필요하면 원기록의 값을 함께 정렬해 가운데 위치를 구해야 합니다. 리그별 중앙값과 개수만으로는 각 리그 안의 값이 어디에 놓였는지 복원할 수 없습니다.

이 자료의 가중 평균 114.41%와 전체 중앙값 114.84%가 다르다는 사실은 확인했습니다. 이 차이만으로 특정 리그가 더 유리하거나 다음 결과를 더 잘 맞힌다고 해석하지 않습니다. 리그 내부의 상세 분포를 별도로 대사한 인과 분석도 아닙니다.

어떤 기록을 포함했나요?

2025는 저장 자료의 분류 연도입니다. 달력 연도의 모든 경기나 공식 발매 전체를 대사한 숫자가 아닙니다. 일반 승무패의 홈·무·원정 지수가 모두 1보다 큰 기록만 사용했고, 무 지수가 없는 2지선다·핸디캡·2026 자료는 섞지 않았습니다.

시작 시각이 있고 관측 시각의 24시간 전인 2026-10-29 15:50:14 KST보다 먼저 시작한 기록을 대상으로 했습니다. 결과가 없거나 같은 묶음에서 결과가 충돌한 자료는 제외했습니다. 같은 자료 연도·리그·홈팀·원정팀·시작 시각은 한 묶음으로 보고 가장 큰 회차·경기번호를 남겼습니다. 표기가 다른 중복까지 모두 해결했다거나 6,501개가 물리적으로 서로 다른 실제 경기의 완전한 목록이라고 주장하지 않습니다.

이 글은 넘픽 저장 자료를 읽은 별도 통계 해석 안내입니다. 제품 화면에 세 계산을 비교하는 메뉴가 있다는 뜻이 아니며 실제 예측 계산이나 표본 선택을 바꾸지 않았습니다. 서비스 기능과 이용 조건은 각 화면 및 공식 소개에서 확인합니다.

62개 리그명·분모·계산 결과·출처 JSON · 연도별 리그 구성의 범위 · 실제 서비스 제공 범위