Perbezaan antara penyebaran dan skewness
Penyebaran vs Skewness
Dalam statistik dan teori kebarangkalian, selalunya variasi dalam pengagihan harus dinyatakan dengan cara kuantitatif untuk tujuan perbandingan. Penyebaran dan skewness adalah dua konsep statistik di mana bentuk pengedaran dibentangkan dalam skala kuantitatif.
Lebih banyak mengenai penyebaran
Dalam statistik, penyebaran adalah variasi pemboleh ubah rawak atau taburan kebarangkaliannya. Ini adalah ukuran sejauh mana titik data terletak pada nilai pusat. Untuk menyatakan secara kuantitatif, ukuran penyebaran digunakan dalam statistik deskriptif.
Varians, sisihan piawai, dan julat antara kuartil adalah ukuran penyebaran yang paling biasa digunakan.
Jika nilai data mempunyai unit tertentu, disebabkan oleh skala, ukuran penyebaran juga mungkin mempunyai unit yang sama. Julat interdecile, julat, perbezaan min, sisihan mutlak median, sisihan mutlak purata, dan sisihan piawai jarak adalah ukuran penyebaran dengan unit.
Sebaliknya, terdapat ukuran penyebaran yang tidak mempunyai unit, i.e tidak dimensi. Varians, pekali variasi, pekali kuartil penyebaran, dan perbezaan purata relatif adalah ukuran penyebaran tanpa unit.
Penyebaran dalam sistem boleh berasal dari kesilapan, seperti kesilapan instrumental dan pemerhatian. Juga, variasi rawak dalam sampel itu sendiri boleh menyebabkan variasi. Penting untuk mempunyai idea kuantitatif mengenai variasi data sebelum membuat kesimpulan lain dari set data.
Lebih banyak mengenai skewness
Dalam statistik, skewness adalah ukuran asimetri pengagihan kebarangkalian. Skewness boleh positif atau negatif, atau dalam beberapa kes tidak wujud. Ia juga boleh dianggap sebagai ukuran mengimbangi dari taburan normal.
Sekiranya skewness positif, maka sebahagian besar titik data berpusat di sebelah kiri lengkung dan ekor kanan lebih lama. Sekiranya skewness negatif, sebahagian besar titik data berpusat di sebelah kanan lengkung dan ekor kiri agak lama. Sekiranya skewness adalah sifar, maka penduduknya diedarkan secara normal.
Dalam taburan normal, iaitu apabila lengkungnya simetri, min, median, dan mod mempunyai nilai yang sama. Sekiranya skewness tidak sifar, harta ini tidak dipegang, dan min, mod, dan median mungkin mempunyai nilai yang berbeza.
Koefisien skewness pertama dan kedua Pearson biasanya digunakan untuk menentukan kecenderungan pengagihan.
Coffeicent Skewness Pertama Pearson = (min - mod) / (sisihan piawai)
Coffeicent Skewness Second Pearson = 3 (min - mod) / (penyimpangan satndard)
Dalam kes yang lebih sensitif, pekali momen standard yang diselaraskan oleh Fisher-Pearson digunakan.
G = n / (n-1) (n-2) Σni = 1 ((y-ӯ)/s)3
Apakah perbezaan antara penyebaran dan skewness?
Kebimbangan penyebaran mengenai julat di mana titik data diedarkan, dan kecenderungan itu menyangkut simetri pengedaran.
Kedua -dua langkah penyebaran dan skewness adalah langkah -langkah deskriptif dan pekali skewness memberi petunjuk kepada bentuk pengedaran.
Langkah -langkah penyebaran digunakan untuk memahami julat titik data dan mengimbangi dari min sementara skewness digunakan untuk memahami kecenderungan untuk variasi titik data ke arah tertentu.
