Razlika između disperzije i skotnosti

Stupanj varijacija često se izražava u brojčanim podacima s jedinom svrhom usporedbe u statističkoj teoriji i analizi. Mi obično izračunavamo jednu cifru da predstavlja čitav niz podataka, koji se naziva "prosjekom". Međutim, ne određuje poseban način određivanja sastava serija. Zbog toga su potrebne dodatne mjere kako bi nas prosvijetlile kako se predmeti razlikuju jedan od drugog ili oko prosjeka. Da bismo razumjeli detaljnije pojmove kvantitativne analize u statistici, koristimo mjere disperzije i nagiba. Disperzija je mjera raspona distribucije oko središnjeg mjesta dok je skočnost mjera asimetrije u statističkoj distribuciji.

Što je disperzija?

U statistici, disperzija je mjera distribucije podataka, odnosno znači kako se vrijednosti unutar skupa podataka međusobno razlikuju u veličini. To je raspon u koji se širi statistička distribucija oko središnje točke. To uglavnom određuje varijabilnost jedinica skupa podataka oko njegove središnje točke. Jednostavno rečeno, mjeri stupanj varijabilnosti oko srednje vrijednosti. Mjere rasipanja važne su za određivanje širenja podataka oko mjere mjerenja. Na primjer, varijanca je standardna mjera disperzije koja određuje kako se podaci distribuiraju o srednjoj vrijednosti. Ostale mjere disperzije su odstupanje od udaljenosti i prosječno.

Što je Skewness?

Skewness je mjera asimetrije raspodjele oko određene točke. Distribucija može biti blago asimetrična, snažno asimetrična ili simetrična. Mjera asimetrije raspodjele izračunava se nagibom. U slučaju pozitivnog nagiba, za raspodjelu se kaže da je desno nagnuta, a kada je negativna, da se raspodjela kaže da je skrovita lijevo. Ako je nagib jednak nuli, raspodjela je simetrična. Skewness se mjeri na osnovi Srednje, Srednje i Modne. Vrijednost nagibanja može biti pozitivna, negativna ili nedefinirana, ovisno o tome jesu li podatkovne točke iskrivljene ulijevo ili ukoso u desno.

Razlika između disperzije i skotnosti

1. Definicija disperzije nasuprot škrtosti

U statističkom pogledu i teoriji vjerojatnosti, disperzija je veličina raspona vrijednosti za slučajnu varijablu ili njezina distribucija vjerojatnosti. Opisuje raspon do kojeg se distribucija proteže ili širi. Jednostavno rečeno, to je mjera za proučavanje varijabilnosti predmeta. Skewness je, s druge strane, mjera asimetrije u statističkoj raspodjeli slučajne varijable oko njezine srednje vrijednosti. Vrijednost nakrivljenosti može biti i pozitivna i negativna ili ponekad nedefinirana. Jednostavno rečeno, asimetrične raspodjele kažu da su iskrivljene

2. Mjere disperzije nasuprot škrtosti

Mjere disperzije znače u kojoj mjeri su razlike neuravnotežene sa njihove središnje vrijednosti. Preciznije, mjeri stupanj varijabilnosti vrijednosti varijable oko srednje vrijednosti. Disperzija označava širenje podataka. Mjere kososti znače koliko je asimetrična raspodjela i određuju jesu li podatkovne točke iskrivljene udesno ili ulijevo. Ako se kaže da je distribucija nagnuta ulijevo, tada je vrijednost negativna i vrijednost je pozitivna ako je raspodjela nagnuta udesno.

3. Proračun disperzije u odnosu na skočnost

Disperzija se izračunava na temelju određenog prosjeka. To je statistički izračun koji mjeri stupanj varijacije i postoji mnogo različitih načina izračuna disperzije, ali dva su najčešća raspon i prosječno odstupanje. Raspon je razlika između najveće i najmanje vrijednosti u skupu podataka, dok je prosječno odstupanje prosjek apsolutnih vrijednosti odstupanja funkcionalnih vrijednosti od središnje točke. Skewness se, s druge strane, izračunava na osnovi Srednje, Srednje i Modne. Ako je srednja vrijednost veća od načina, imate pozitivno nagib i u slučaju da je srednja vrijednost manja od načina, imate negativan nagib. Uz to, za simetričnu raspodjelu distribucija ima nulti skok.

4. Primjene disperzije nasuprot škrtosti

Disperzija se uglavnom koristi za opisivanje odnosa između skupa podataka i određivanje stupnja odstupanja vrijednosti podataka od njihove prosječne vrijednosti. Statistička disperzija se može koristiti za druge statističke metode, poput regresijske analize, što je postupak koji se koristi za razumijevanje odnosa među varijablama. Može se koristiti i za provjeru pouzdanosti prosjeka. Skewness se, s druge strane, bavi prirodom distribucije u skupu podataka. To je izuzetno korisno kada se radi o ekonomskoj analizi u financijskom sektoru koja uključuje veliki niz podataka, kao što su povrat imovine, cijene dionica itd..

Rasprostranjenost prema škrtosti: usporedni grafikon

Sažetak disperzije nasuprot škrtosti

Oba su najčešći izrazi koji se koriste u statističkoj analizi i teoriji vjerojatnosti za karakterizaciju skupa podataka koji uključuju ogroman broj numeričkih podataka. Disperzija je mjera za izračunavanje varijabilnosti podataka ili za proučavanje varijacija podataka među sobom ili oko njegovog prosjeka. Uglavnom se bavi raspodjelom vrijednosti podataka u skupu oko njegove središnje točke. Može se mjeriti na više načina, od kojih su domet i prosječno odstupanje najčešći. Skewness se koristi za mjerenje asimetrije od normalne distribucije u skupu podataka što znači stupanj do kojeg je distribucija neuravnotežena oko prosjeka.