Rozdíl mezi rozptylem a zkosením

Míra variací je často vyjádřena číselnými údaji pouze za účelem srovnání ve statistické teorii a analýze. Normálně počítáme jeden údaj, který představuje celou sadu dat, která se nazývá „průměr“. Neurčuje však žádný konkrétní způsob, jak určit složení série. Z tohoto důvodu jsou nutná další opatření, abychom nás poučili o tom, jak se položky liší od sebe nebo kolem průměru. K pochopení podrobných konceptů kvantitativní analýzy ve statistice používáme míry rozptylu a skewness. Disperze je míra rozsahu distribuce kolem centrálního umístění, zatímco skewness je míra asymetrie ve statistickém rozdělení..

Co je disperze?

Ve statistice je rozptyl míra toho, jak distribuovaná data znamenají, že určuje, jak se hodnoty v rámci datové sady liší od sebe navzájem co do velikosti. Je to rozsah, ve kterém je statistické rozdělení rozloženo kolem centrálního bodu. Určuje hlavně variabilitu položek datové sady kolem jejího centrálního bodu. Jednoduše řečeno, měří stupeň variability kolem střední hodnoty. Míra rozptylu je důležitá pro určení šíření dat kolem míry umístění. Například rozptyl je standardní míra rozptylu, která určuje, jak jsou data distribuována o průměru. Jiné míry rozptylu jsou rozsah a průměrná odchylka.

Co je Skewness?

Skewness je míra asymetrie distribuce kolem určitého bodu. Distribuce může být mírně asymetrická, silně asymetrická nebo symetrická. Míra asymetrie distribuce je počítána pomocí skewness. V případě pozitivní šikmosti se říká, že rozdělení je zkoseno doprava, a když je skosení záporné, je rozložení zkresleno vlevo. Pokud je sklon nula, je rozdělení symetrické. Skewness se měří na základě průměrů, středů a režimů. Hodnota šikmosti může být kladná, záporná nebo nedefinovaná v závislosti na tom, zda jsou datové body zkoseny doleva nebo zkoseny doprava.

Rozdíl mezi rozptylem a bezklíčností

1. Definice disperze vs. bezklíčnosti

Ve statistických termínech a teorii pravděpodobnosti je rozptyl velikost rozsahu hodnot pro náhodnou proměnnou nebo její rozdělení pravděpodobnosti. Popisuje rozsah, do kterého je distribuce natažena nebo rozšířena. Jednoduše řečeno, je to opatření ke studiu variability položek. Skewness, na druhé straně, je míra asymetrie ve statistickém rozdělení náhodných proměnných o jeho průměru. Hodnota šikmosti může být kladná i záporná nebo někdy nedefinovaná. Jednoduše řečeno, asymetrická rozdělení jsou považována za zkosená

2. Měření rozptylu vs. bezklíčnosti

Míra rozptylu znamená, do jaké míry jsou odchylky vyváženy od jejich centrální hodnoty. Přesněji to měří stupeň variability hodnoty proměnné kolem střední hodnoty. Disperze označuje šíření dat. Měření skewness znamená, jak asymetrické je rozdělení a určuje, zda jsou datové body zkoseny doprava nebo doleva. Pokud se říká, že rozdělení je nakloněno doleva, pak je hodnota záporná a hodnota je kladná, pokud je rozdělení nakloněno doprava.

3. Výpočet disperze vs. bezklíčnosti

Disperze se počítá na základě určitého průměru. Je to statistický výpočet, který měří stupeň variace a existuje mnoho různých způsobů, jak vypočítat rozptyl, ale dva z nejčastějších jsou rozsah a průměrná odchylka. Rozsah je rozdíl mezi největší a nejmenší hodnotou v souboru dat, zatímco průměrná odchylka je průměr absolutních hodnot odchylek funkčních hodnot od centrálního bodu. Na druhou stranu se Skewness počítá na základě průměrů, mediánů a režimů. Pokud je průměr větší než režim, máte kladné zkosení a v případě, že je průměr menší než režim, máte záporné zkosení. Kromě toho má distribuce nulové zkosení v případě symetrického rozdělení.

4. Aplikace disperze vs. bezklíčnosti

Disperze se používá hlavně k popisu vztahu mezi sadou dat a ke stanovení stupně variace hodnot dat od jejich průměrné hodnoty. Statistická disperze může být použita pro jiné statistické metody, jako je Regresní analýza, což je proces používaný k pochopení vztahu mezi proměnnými. Může být také použit k testování spolehlivosti průměru. Na druhou stranu se Skewness zabývá povahou distribuce v souboru dat. Je velmi užitečné, pokud jde o ekonomickou analýzu ve finančním sektoru, která zahrnuje velké množství údajů, jako jsou návratnost aktiv, ceny akcií atd..

Disperze vs. Skewness: srovnávací tabulka

Shrnutí disperze vs. bezklíčnosti

Oba jsou nejčastějšími termíny používanými ve statistické analýze a teorií pravděpodobnosti pro charakterizaci datového souboru zahrnujícího obrovské množství numerických dat. Disperze je míra pro výpočet variability dat nebo pro studium variací dat mezi sebou nebo kolem jejich průměru. Zabývá se hlavně distribucí hodnot dat v sadě kolem jejího centrálního bodu. Lze jej měřit několika způsoby, z nichž jsou nejčastější rozsah a průměrná odchylka. Skewness se používá k měření asymetrie od normálního rozdělení v datové sadě, což znamená míru, do jaké je distribuce nevyvážená kolem průměru.