Reto: calcula otros tipos de promedio

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Lectura

En las clases prácticas de este taller aprendimos a calcular el promedio (media aritmética), la mediana y la moda con JavaScript. En este reto debes encontrar la fórmula de algún otro tipo de promedio, trabajar con alguno de sus casos de uso útiles y traducirlo a código JavaScript.

Responde las siguientes preguntas en los comentarios:

  • ¿Cuál tipo de promedio elegiste para trabajar?
  • ¿Qué casos de uso tiene tu tipo de promedio?
  • ¿Cómo traduces su fórmula a código JavaScript?

Espero tu solución en la sección de aportes.

Solución al promedio ponderado

Elegí trabajar con la media aritmética ponderada. Este es un promedio muy similar a la media aritmética, pero nos permite definir también el peso, importancia o relevancia de cada elemento en nuestro conjunto de números.

Un caso de uso de la media ponderada es el cálculo de notas académicas cuando cada materia o asignatura otorga diferentes “créditos”.

Esta es su fórmula:

Promedio ponderado

En español: multiplicar cada número del conjunto por su respectivo crédito, sumar todos los resultados y dividirlo entre la suma de todos los créditos.

Recuerda que no tienen que ser únicamente 3 números, pueden ser lo que desees, esto solo fue un ejemplo.

Ahora sí, vamos paso a paso implementando el promedio ponderado en JavaScript:

  • Definir el conjunto de números junto al peso de cada elemento

Para esto vamos a crear un array de objetos llamado notes. Cada objeto tendrá tres valores: course con el nombre de la materia (aunque en realidad no lo utilizaremos 😅), note con la nota de la materia y credit con los créditos de la materia.

const notes = [
    {
        course: "Educación Física",
        note: 10,
        credit: 2,
    },
    {
        course: "Programación",
        note: 8,
        credit: 5,
    },
    {
        course: "Finanzas personales",
        note: 7,
        credit: 5,
    },
];

Ahora vamos paso a paso construyendo nuestra máquina para sacar promedios ponderados.

  • Multiplicar cada número de la lista por su peso

Vamos a usar de nuevo el método map de los arrays. Crearemos un nuevo arreglo de solo números a partir de multiplicar cada nota con sus créditos.

const notesWithCredit = notes.map(function (noteObject) {
    return noteObject.note * noteObject.credit;
});
  • Sumar todos los elementos del arreglo de elementos multiplicados por su peso

Vamos a usar de nuevo el método reduce de los arrays.

Crearemos una nueva variable sumOfNotesWithCredit que tenga como resultado la suma de todos los elementos del arreglo notesWithCredit. Recuerda que la función reduce recibe una función con dos parámetros: el valor acumulado (que para evitar errores debemos inicializar con 0) y el nuevo elemento de los arrays.

const sumOfNotesWithCredit = notesWithCredit.reduce(
    function (sum = 0, newVal) {
        return sum + newVal;
    }
);
  • Sumar todos los pesos (créditos)

Sí, otra vez map y reduce. Vamos a crear un nuevo arreglo credits únicamente con los créditos de cada materia y otra nueva variable sumOfCredits que recorra el arreglo credits y sume sus elementos.

const credits = notes.map(function (noteObject) {
    return noteObject.credit;
});

const sumOfCredits = credits.reduce(
    function (sum = 0, newVal) {
        return sum + newVal;
    }
);
  • Hacer la división entre ambas “sumas”

Lo último que nos falta es dividir nuestra variable sumOfNotesWithCredit sobre la variable sumOfCredits.

const promedioPonderadoNotasConCreditos = sumOfNotesWithCredit / sumOfCredits;

En este caso, el promedio ponderado de una nota de 10 con créditos de 2, otra nota de 8 con un crédito de 5 y una última nota de 7 con créditos de 5 nos da como resultado 7.916.

La media aritmética sin tener en cuenta el peso de cada nota habría sido 8.333.


Espero que este último ejercicio te haya ayudado a interiorizar un poco más el uso de los métodos de los arrays para obtener diferentes resultados con ellos.
Te espero en la siguiente clase.
¡Nunca pares de aprender! 💚

Aportes 3

Preguntas 0

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  1. Promedio o media truncada.

  2. Este promedio elimina entre 5% al 25% de los elementos de mi lista según sea el requerimiento, y la eliminación se hace en ambos entremos.

    Entonces el uso mas practico es eliminar esos valores atípicos en los extremos que tienden a estar muy distantes de la media real.

    Como en el ejemplo de los salarios, podemos eliminar los salarios de los extremos (como el de Bill Gates).

  3. Necesitamos una lista de valores y el % de elementos a eliminar de mi lista:
    Ejemplo: lista [2,3,5,1,4,25] 10% de eliminación es decir 0.6, redondeamos a 1.
    Vamos a eliminar eliminar entonces el 1er elemento y el ultimo, PERO primero debemos organizar la lista y luego los elementos que quedan le aplicamos una media aritmética como ya la vimos en clases pasada, y esa seria una media truncada.
    Media Truncada = 3.5

Vamos al código.

// Calcular media truncada
// De una lista de valores, vamos a eliminar entre el 5% al 25% (tanto del extremo mas alto como del mas bajo)
// y se calcula una media aritmetica de los valores que queden.

const score = [90,40,70,50,60,80]

function calcularMediaTruncada (array, recorte){
    /* Vamos a calcular segun el recorte requerido, cuantos
    elementos vamos a retirar de nuestro array, desde ambos extremos */
    let lengthFinal = Math.round(array.length * (recorte/100));

    // Condicional por si length es < 1 sea 1
    if(lengthFinal >= 1){
        lengthFinal=lengthFinal
    } else (
        lengthFinal = 1
    )
    // Ordenar array
    array.sort((a , b) => {
        if(a > b) return 1;
        if(a < b) return -1;
        return 0;
        });

    // Ciclo para aplicar metodo segun la cantidad de veces requeridas por el recorte
    for(let i=0; i < lengthFinal; i++){
        array.shift();
        array.pop();
    }
    // A los elementos que quedaron en mi array, aplico media aritmetica
    let sumaArray = array.reduce( (valorAcumulado, valorNuevo) => valorAcumulado + valorNuevo)
    let promedio = sumaArray / array.length;
    console.log(promedio);
    return promedio.toFixed(2);
}
// Colocar como argumento array y porcentaje de recorte segun la norma entre 5% - 25%
calcularMediaTruncada(score, 25);
// 65

// Vamos a calcular la media truncada de la siguiente lista y eliminando primero el 10% de la lista
calcularMediaTruncada([20,2,10,5,22,20,100,43,45,33,95,3], 10);
// 29.60
  1. utilicé el rango medio para traducirlo a código
  2. el rango medio funciona tomando el mayor y menor valor de una lista y se obtiene el promedio entre estos dos valores, sirve para definir la extensión del rango de datos
const vector = [20, 30, 10, 5, 50, 40];
ordenarLista(vector);

function ordenarLista(listaDesordenada) {
    function ordenarListaSort(valorAcumulado, nuevoValor) {
      return valorAcumulado - nuevoValor;
    }
    
    const lista = listaDesordenada.sort(ordenarListaSort);

    rangoMedio(lista);

    return lista;
}

function rangoMedio(array) {
    let rangoProm = (array[0] + array[array.length-1]) / 2;
    console.log(rangoProm);
    return rangoProm;    
}
  1. utilicé una array de ejemplo y me dio el resultado, se resuelve usando el método .sort para ordenar el array y luego se saca el promedio de los valores en la primera y ultima posición de este

Rta1: Utilicé la media armónica
Rta2: Este tipo de media suele utilizarse, principalmente, en velocidades, tiempos, o en el área de la electrónica. Sin embargo, su uso no está muy extendido en otras disciplinas. Ninguno de los elementos puede ser nulo. fuente: Media Armónica.
Rta3: Aquí el código:

const arr5 = [2, 5, 6];
function mediaH(array) {
    if (array.includes(0)) {
        return 'Number must be different from zero.'
    } else {
        let mh = array.length / array.reduce((acc, elem) => acc + (1 / elem), 0);
        return mh;
    }
}
console.log(`Media Armonica: ${mediaH(arr5)}`); 
//Expected output => Media Armonica: 3.4615384615384617