Ero leviämisen ja kaltevuuden välillä

Leviäminen vs. kaltevuus

Tilastoinnissa ja todennäköisyyden teoriassa jakauman vaihtelu on usein ilmaistava kvantitatiivisella tavalla vertailun kannalta. Dispersio ja vino ovat kaksi tilastollista käsitettä, joissa jakauman muoto on esitetty kvantitatiivisessa mittakaavassa.

Lisätietoja Dispersionista

Tilastossa dispersio on satunnaismuuttujan tai sen todennäköisyysjakauman variaatio. Se on mitta siitä, kuinka kaukana tietopisteet sijaitsevat keskusarvosta. Tämän ilmaisemiseksi kvantitatiivisesti dispersiomittauksia käytetään kuvailevissa tilastoissa.

Varianssi, keskihajonta ja kvartiilien välinen alue ovat yleisimmin käytetyt dispersion mitat.

Jos data-arvoilla on tietty yksikkö, asteikon vuoksi, dispersiomittauksilla voi myös olla samat yksiköt. Intercile-alue, etäisyys, keskimääräinen ero, mediaanin absoluuttinen poikkeama, keskimääräinen absoluuttinen poikkeama ja etäisyyden keskihajonta ovat yksiköiden hajontamitta.

Sitä vastoin on olemassa dispersiomittauksia, joissa ei ole yksikköä, ts. Mitatonta. Varianssi, variaatiokerroin, kvartiilidispersiokerroin ja suhteellinen keskimääräinen ero ovat dispersion mittoja ilman yksikköä.

Järjestelmän hajonta voi johtua virheistä, kuten instrumentti- ja havaintovirheistä. Myös satunnaiset variaatiot itse näytteessä voivat aiheuttaa variaatioita. Tärkeää on saada kvantitatiivinen idea datan vaihtelusta ennen muiden johtopäätösten tekemistä tietojoukosta.

Lisätietoja Skewnessista

Tilastossa vinous on todennäköisyysjakaumien epäsymmetrian mitta. Kaltevuus voi olla positiivinen tai negatiivinen, tai joissakin tapauksissa olematon. Sitä voidaan myös pitää normaalijakauman poikkeaman mittana.

Jos vinous on positiivinen, niin suurin osa datapisteistä on keskitetty käyrän vasemmalle puolelle ja oikea takaosa on pidempi. Jos vinous on negatiivinen, suurin osa datapisteistä on keskitetty kohti käyrää oikealle ja vasen pyrstö on melko pitkä. Jos vinous on nolla, populaatio jakautuu normaalisti.

Normaalijakaumassa, eli kun käyrä on symmetrinen, keskiarvolla, mediaanilla ja moodilla on sama arvo. Jos vinous ei ole nolla, tämä ominaisuus ei pidä paikkaansa, ja keskiarvolla, moodilla ja mediaanilla voi olla erilaisia ​​arvoja.

Pearsonin ensimmäistä ja toista vinokertointa käytetään yleisesti jakaumien vinoisuuden määrittämiseen.

Pearsonin ensimmäinen vino kahvi = (keskiarvo - tila) / (keskihajonta)

Pearsonin toinen vinokahviö = 3 (keskiarvo - tila) / (satndard-poikkeama)

Herkkeimmissä tapauksissa käytetään oikaistua Fisher-Pearson-standardoitua momenttikerrointa.

G = n / (n-1) (n-2) ∑ⁿ_{i = 1} ((Y-ӯ) / s)³

Mikä on ero leviämisen ja kaltevuuden välillä??

Dispersiohuolet koskevat tietopisteiden jakautumisaluetta ja vinous jakauman symmetriaa.

Sekä leviämis- että vinousmitat ovat kuvaavia mittoja ja vinouskerroin osoittaa jakauman muodon.

Leviämismittareita käytetään ymmärtämään datapisteiden etäisyyttä ja eroamaan keskiarvosta, kun taas vinoutta käytetään ymmärtämään taipumusta datapisteiden vaihteluun tiettyyn suuntaan.