Rozdíl mezi rozptylem a zkosením

Disperze vs Skewness

Ve statistice a teorii pravděpodobnosti je často třeba pro účely srovnání vyjádřit rozdíly v distribucích kvantitativním způsobem. Dispersion and Skewness jsou dva statistické koncepty, kde je tvar distribuce prezentován v kvantitativním měřítku.

Více o disperzi

Ve statistice je rozptyl variací náhodné proměnné nebo její rozdělení pravděpodobnosti. Je to míra, do jaké míry leží datové body od centrální hodnoty. Pro kvantitativní vyjádření se v popisné statistice používají míry rozptylu.

Variace, směrodatná odchylka a mezikvartilový rozsah jsou nejčastěji používanými měřítky disperze.

Pokud mají datové hodnoty určitou jednotku, mohou mít měřítka rozptylu také stejné jednotky. Interdecilní rozsah, rozsah, střední rozdíl, střední absolutní odchylka, průměrná absolutní odchylka a standardní odchylka vzdálenosti jsou míry rozptylu s jednotkami.

Naproti tomu existují míry disperze, která nemá žádné jednotky, tj. Bezrozměrné. Variace, variační koeficient, kvartilní koeficient disperze a relativní průměrný rozdíl jsou míry disperze bez jednotek.

Disperze v systému může být způsobena chybami, jako jsou instrumentální a pozorovací chyby. Náhodné odchylky v samotném vzorku mohou také způsobit variace. Před provedením dalších závěrů ze souboru údajů je důležité mít kvantitativní představu o změnách údajů.

Více o Skewness

Ve statistice, skewness je míra asymetrie rozdělení pravděpodobnosti. Skewness může být pozitivní nebo negativní, nebo v některých případech neexistující. Lze to také považovat za míru offsetu od normálního rozdělení.

Pokud je skewn kladná, je většina datových bodů vystředěna vlevo od křivky a pravý ocas je delší. Pokud je skewn negativní, je většina datových bodů vystředěna vpravo od křivky a levý ocas je poměrně dlouhý. Pokud je šikmost nula, pak je populace normálně rozdělena.

V normálním rozdělení to znamená, že když je křivka symetrická, střední hodnota, střední hodnota a režim mají stejnou hodnotu. Pokud není šikmost nula, tato vlastnost neplatí a průměr, režim a medián mohou mít různé hodnoty.

Pearsonův první a druhý koeficient skewness se běžně používají pro určování skewn rozložení.

Pearsonův první šikmý kofeic = (průměr - režim) / (směrodatná odchylka)

Pearsonův druhý kofeic cofficent = 3 (průměr - režim) / (satndardová odchylka)

V citlivějších případech se používá upravený Fisher-Pearsonův standardizovaný koeficient momentu.

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

Jaký je rozdíl mezi Dispersion a Skewness?

Obavy z rozptylu ohledně rozsahu, ve kterém jsou distribuovány datové body, a skewness se týká symetrie distribuce.

Jak míra rozptylu, tak i přesnost jsou popisné míry a koeficient přesnosti udává tvar rozdělení.

Míra rozptylu se používá k pochopení rozsahu datových bodů a offsetu od střední hodnoty, zatímco skewness se používá pro pochopení tendence ke změně datových bodů v určitém směru..