Razlika između disperzije i skotnosti

Raspršivanje vs Skewness

U statistici i teoriji vjerojatnosti često se razlike u distribucijama moraju iskazati kvantitativno za potrebe usporedbe. Disperzija i škrtost su dva statistička koncepta gdje je oblik distribucije predstavljen u kvantitativnoj skali.

Više o Disperziji

U statistici je disperzija varijacija slučajne varijable ili njezina distribucija vjerojatnosti. To je mjera koliko udaljenosti podataka leže od središnje vrijednosti. Da bi se to kvantitativno izrazilo koriste se mjere disperzije u opisnoj statistici.

Varijanca, standardno odstupanje i inter-kvartilni raspon najčešće su mjere rasipanja.

Ako vrijednosti podataka imaju određenu jedinicu, zbog razmjera, mjere rasipanja mogu također imati iste jedinice. Interdecilni raspon, raspon, srednja razlika, srednja apsolutna devijacija, prosječno apsolutno odstupanje i standardno odstupanje udaljenosti mjere su disperzije s jedinicama.

Suprotno tome, postoje mjere raspršivanja koje nemaju jedinice, tj. Bez dimenzija. Varijanca, koeficijent varijacije, kvartalni koeficijent disperzije i relativna srednja razlika mjere su disperzije bez jedinica.

Disperzija u sustavu može nastati iz pogrešaka, kao što su instrumentalne i promatračke pogreške. Također, nasumične varijacije u samom uzorku mogu uzrokovati varijacije. Važno je imati kvantitativnu predodžbu o promjeni podataka prije nego što donesete druge zaključke iz skupa podataka.

Više o Skewnessu

U statistici je nakrivljenost mjera asimetrije raspodjele vjerojatnosti. Skewness može biti pozitivan ili negativan, ili u nekim slučajevima nepostojeći. Može se smatrati i mjere odstupanja od normalne distribucije.

Ako je nakrivljenost pozitivna, tada je većina točaka podataka centrirana s lijeve strane krivulje, a desni rep je duži. Ako je nakrivljenost negativna, većina točaka podataka usmjerena je desno od krivulje, a lijevi rep je prilično dug. Ako je nagib jednak nuli, tada se populacija normalno raspodjeljuje.

U normalnoj distribuciji, kada je krivulja simetrična, srednja, srednja i modus imaju istu vrijednost. Ako nakrivljenost nije jednaka nuli, ovo svojstvo se ne drži, a srednja vrijednost, način rada i srednja vrijednost mogu imati različite vrijednosti.

Pearsonov prvi i drugi koeficijent nakrivljenosti obično se koriste za određivanje skočnosti raspodjele.

Pearsonov prvi koeficijent nagiba = (srednji - način) / (standardno odstupanje)

Pearsonov drugi koeficijent naginjanja = 3 (srednji način rada) / (odstupanje satndarda)

U osjetljivijim slučajevima koristi se prilagođeni Fisher-Pearson standardizirani koeficijent momenta.

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

Koja je razlika između disperzije i skrušenosti?

Rasprostranjenost zabrinjava raspon u kojem se distribuiraju podatkovne točke, a skočnost se odnosi na simetriju distribucije.

Obje mjere disperzije i nagibnosti su opisne mjere, a koeficijent nakrivljenosti daje oblik distribucije.

Mjere disperzije koriste se za razumijevanje raspona podatkovnih točaka i odstupanja od srednje vrijednosti, dok se skeniranje koristi za razumijevanje tendencije promjene podataka u određenom smjeru.