Különbség a diszperzió és a ferde helyzet között

Diszperzió vs Ferde

A statisztikákban és a valószínűségi elméletben az eloszlás változásait gyakran az összehasonlítás céljából kvantitatív módon kell kifejezni. A diszperzió és a ferde két statisztikai fogalom, ahol az eloszlás alakját mennyiségi skálán mutatják be.

Többet a Diszperzióról

A statisztikákban a szórás egy véletlen változó vagy annak valószínűség-eloszlásának variációja. Ez azt mutatja, hogy az adatpontok milyen távolságra vannak a központi értéktől. Ennek mennyiségi kifejezéséhez a diszperziós mértékeket alkalmazzuk a leíró statisztikában.

A szóródás leggyakrabban alkalmazott varianciája, szórása és interkvartilis tartománya van.

Ha az adatértékeknek van egy bizonyos egysége, akkor a skála miatt a diszperziós méreteknek is lehetnek azonos egységei. Az interciklus tartomány, a tartomány, az átlagos különbség, a medián abszolút eltérés, az átlagos abszolút eltérés és a távolság standard eltérése az egységekkel való szóródás mértékét.

Ezzel szemben vannak olyan diszperziós méretek, amelyeknek nincs egysége, azaz méret nélküli. A szórás, a variációs koefficiens, a kvartilis diszperziós koefficiens és a relatív átlagos különbség a diszperzió mértékegysége.

A rendszerben a diszperzió olyan hibákból származhat, mint például a műszeres és megfigyelési hibák. Ugyancsak maga a minta véletlenszerű variációi is okozhatnak eltéréseket. Fontos, hogy mennyiségi elképzelésünk legyen az adatok változásáról, mielőtt az adatkészletből más következtetéseket vonunk le.

További információ a Skewness-ről

A statisztikákban a ferdesség a valószínűség-eloszlások aszimmetriájának mértéke. A ferde lehet pozitív vagy negatív, vagy egyes esetekben nem létezik. Ez a normál eloszlástól való eltolás mértékének tekinthető.

Ha a ferde pozitív, akkor az adatpontok nagy része a görbe bal oldalán van, a jobb farok pedig hosszabb. Ha a ferde negatív, akkor az adatpontok nagy része a görbe jobb oldalán van, a bal farok meglehetősen hosszú. Ha a ferde nulla, akkor a populáció általában megoszlik.

Normál eloszlásban, azaz amikor a görbe szimmetrikus, az átlag, a medián és az üzemmód értéke azonos. Ha a ferde nem nulla, akkor ez a tulajdonság nem tart fenn, és az átlag, a mód és a medián értékei eltérhetnek.

A megoszlások ferdességének meghatározásához Pearson első és második ferde együtthatóit általában használják.

Pearson első ferde kávéfedezete = (átlag - mód) / (szórás)

Pearson második ferde kávéfedezete = 3 (átlag - mód) / (Satndard-eltérés)

Érzékenyebb esetekben a korrigált Fisher-Pearson standardizált nyomaték-együtthatót kell használni.

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

Mi a különbség a diszperzió és a ferde helyzet között??

A diszperziós aggályok az adatpontok eloszlási tartományában vannak, és a ferde az eloszlás szimmetriáját érinti.

Mind a diszperziós, mind a ferde mutatók leíró jellegűek, és a ferde együttható mutatja az eloszlás alakját.

A szóródás mértékét az adatpontok tartományának megértéséhez és az átlagtól való eltolódáshoz használják, míg a ferdességet az adatpontok bizonyos irányba való eltérési hajlandóságának megértésére használják..