Ero leviämisen ja kaltevuuden välillä

Vaihteluaste esitetään usein numeerisina tiedoina ainoana vertailutarkoituksena tilastollisessa teoriassa ja analyysissä. Laskemme yleensä yhden luvun edustamaan koko tietojoukkoa, jota kutsutaan ”keskiarvoksi”. Siinä ei kuitenkaan määritetä mitään erityistä tapaa määrittää sarjojen koostumus. Mistä johtuen tarvitaan lisätoimenpiteitä valaisemaan meitä siitä, kuinka esineet eroavat toisistaan ​​tai keskimäärin. Tilastojen kvantitatiivisen analyysin hyvin yksityiskohtaisten käsitteiden ymmärtämiseksi käytämme leviämis- ja vinousmittareita. Dispersio on jakautumisalueen mitta keskiosassa, kun taas vinous on asymmetrian mitta tilastollisessa jakaumassa.

Mikä on hajonta?

Tilastossa hajonta on mitta siitä, kuinka hajautettu tieto tarkoittaa, että se määrittelee, kuinka tietojoukon arvot eroavat toisistaan ​​kooltaan. Se on alue, johon tilastollinen jakauma jakautuu keskipisteen ympäri. Se määrittelee pääasiassa tietojoukon kohteiden vaihtelevuuden sen keskipisteen ympäri. Yksinkertaisesti sanottuna, se mittaa vaihteluasteen keskiarvon ympärillä. Leviämismitat ovat tärkeitä määritettäessä tiedon leviämistä sijaintimittauksen ympärille. Esimerkiksi varianssi on standardimittainen hajonta, joka määrittelee, kuinka tiedot jakautuvat keskiarvon suhteen. Muita dispersion mittoja ovat etäisyys ja keskimääräinen poikkeama.

Mikä on vinous?

Vinous on mitta epäsymmetrisyydestä tietyssä pisteessä. Jakauma voi olla lievästi epäsymmetrinen, voimakkaasti epäsymmetrinen tai symmetrinen. Jakauman epäsymmetrian mitta lasketaan vinoutuksella. Positiivisen vinoutumisen tapauksessa jakauman sanotaan olevan oikein vinossa ja kun vino on negatiivinen, jakauman sanotaan olevan vinosti vasemmalle. Jos vinous on nolla, jakauma on symmetrinen. Kaltevuus mitataan keskiarvon, mediaanin ja moodin perusteella. Kaltevuuden arvo voi olla positiivinen, negatiivinen tai määrittelemätön riippuen siitä, onko datapisteitä vinossa vasemmalle vai vinossa oikealle.

Ero leviämisen ja kaltevuuden välillä

1. Määritelmä Dispersion vs.

Tilastollisesti ja todennäköisyyden teoriassa dispersio on satunnaismuuttujan arvoalueen koko tai sen todennäköisyysjakauma. Se kuvaa aluetta, johon jakauma venyy tai leviää. Yksinkertaisesti sanottuna, se on toimenpide tutkia esineiden vaihtelevuutta. Kaltevuus puolestaan ​​on epäsymmetrian mitta satunnaismuuttujan tilastollisessa jakaumassa keskiarvonsa suhteen. Kaltevuuden arvo voi olla sekä positiivinen että negatiivinen tai joskus määrittelemätön. Yksinkertaisesti sanottuna epäsymmetristen jakaumien sanotaan olevan vinossa

2. Leviämisen mitat vs. vino

Hajonnan mitat tarkoittavat sitä, missä määrin variaatiot ovat epätasapainossa niiden keskusarvosta. Tarkemmin sanottuna se mittaa muuttujan arvon vaihteluastetta keskiarvon ympärillä. Leviäminen osoittaa datan leviämisen. Kaltevuuden mitat tarkoittavat epäsymmetrisen jakauman jakautumista ja määrittävät ovatko datapisteet vinossa oikealle vai vasemmalle. Jos jakauman sanotaan olevan vinossa vasemmalle, niin arvo on negatiivinen ja arvo on positiivinen, jos jakauma on vinossa oikealle.

3. Hajonnan laskeminen vs. vinous

Dispersio lasketaan tietyn keskiarvon perusteella. Se on tilastollinen laskelma, joka mittaa variaatioastetta ja dispersion laskemiseksi on monia eri tapoja, mutta kaksi yleisintä ovat alueen ja keskimääräinen poikkeama. Alue on ero tietoryhmän suurimman ja pienimmän arvon välillä, kun taas keskimääräinen poikkeama on funktionaalisten arvojen keskipisteestä poikkeamien absoluuttisten arvojen keskiarvo. Kaltevuus puolestaan ​​lasketaan keskiarvon, mediaanin ja moodin perusteella. Jos keskiarvo on suurempi kuin tila, sinulla on positiivinen vinous ja jos keskiarvo on pienempi kuin tila, sinulla on negatiivinen vino. Lisäksi jakaumalla on nolla vino symmetrisen jakauman tapauksessa.

4. Hajonnan sovellukset vs. kaltevuus

Dispersiota käytetään pääasiassa tietojoukon välisen suhteen kuvaamiseen ja data-arvojen vaihteluasteen määrittämiseen niiden keskimääräisestä arvosta. Tilastollista dispersiota voidaan käyttää muihin tilastollisiin menetelmiin, kuten regressioanalyysiin, jota prosessiin käytetään ymmärtämään muuttujien välistä suhdetta. Sitä voidaan käyttää myös keskimääräisen luotettavuuden testaamiseen. Kaltevuus puolestaan ​​käsittelee jakautumisen luonnetta tietoryhmässä. Se on erittäin hyödyllistä taloudellisen analyysin tekemisessä finanssialalla, johon sisältyy suuri joukko tietoja, kuten omaisuuden tuotot, osakekurssit jne..

Hajonta vs. vino: Vertailutaulukko

Yhteenveto hajoamisesta vs. vino

Molemmat ovat yleisimpiä termejä, joita käytetään tilastollisessa analyysissä ja todennäköisyysteoriassa karakterisoidakseen tietojoukko, johon sisältyy valtava massa numeerista tietoa. Dispersio on toimenpide, jolla voidaan laskea datan variaatio tai tutkia datan variaatioita keskenään tai sen keskiarvon ympärillä. Se käsittelee pääasiassa tietojen arvojen jakautumista joukossa sen keskipisteen ympärille. Se voidaan mitata useilla tavoilla, joista alue ja keskimääräinen poikkeama ovat yleisimmät. Kaltevuutta käytetään mittaamaan epäsymmetriaa normaalijakaumasta tietojoukossa, mikä tarkoittaa sitä, missä määrin jakauma on epätasapainossa keskiarvon ympärillä.