Різниця між дисперсією та скосистістю

Ступінь варіацій часто виражається в числових даних з єдиною метою порівняння в статистичній теорії та аналізі. Зазвичай ми обчислюємо одну цифру для представлення всього набору даних, який називається "середнім". Однак він не визначає конкретного способу визначення складу серій. Через що необхідні додаткові заходи, щоб просвітити нас про те, як елементи змінюються один від одного або в середньому. Для розуміння детально розроблених понять кількісного аналізу в статистиці ми використовуємо заходи дисперсності та косості. Дисперсія - це міра діапазону розподілу навколо центрального місця, тоді як перекос - це міра асиметрії статистичного розподілу.

Що таке дисперсія?

У статистиці дисперсія - це міра розподілу даних, тобто вона визначає, як значення в наборі даних відрізняються один від одного за розміром. Це діапазон, до якого розподіляється статистичний розподіл навколо центральної точки. Він головним чином визначає мінливість елементів набору даних навколо його центральної точки. Простіше кажучи, він вимірює ступінь мінливості навколо середнього значення. Заходи розповсюдження важливі для визначення поширення даних навколо міри розташування. Наприклад, дисперсія - це стандартна міра дисперсії, яка визначає, як розподіляються дані про середнє значення. Інші заходи розсіювання - це відхилення дальності та середньої дальності.

Що таке Skewness?

Нахил - це міра асиметрії розподілу приблизно певної точки. Розподіл може бути слабо асиметричним, сильно асиметричним або симетричним. Міра асиметрії розподілу обчислюється за допомогою косості. У разі позитивного перекосу розподілу кажуть, що косий має праворуч, а коли відхилення - негативне, розподіл вважається косооким. Якщо похилість дорівнює нулю, розподіл симетричний. Шкісність вимірюється на основі середньої, медіанної та модної. Значення косості може бути позитивним, негативним або невизначеним залежно від того, чи точки даних перекошені вліво, або перекошені праворуч.

Різниця між дисперсією та скосистістю

1. Визначення Дисперсії проти Шкісності

У статистичному відношенні та теорії ймовірностей дисперсія - це величина діапазону значень для випадкової величини або її розподіл ймовірностей. Він описує діапазон, до якого розповсюджується або розповсюджується розподіл. Простіше кажучи, це міра вивчення мінливості предметів. Skewness, з іншого боку, є мірою асиметрії в статистичному розподілі випадкової величини про її середнє значення. Значення косості може бути як позитивним, так і негативним, а іноді і невизначеним. Простіше кажучи, асиметричні розподіли, як кажуть, перекошені

2. Заходи розсіювання проти сколості

Під мірами диспергування розуміється ступінь, коли зміни є неврівноваженими від їх центрального значення. Точніше, він вимірює ступінь мінливості значення змінної навколо середнього значення. Дисперсія вказує на поширення даних. Міра косоокості означає, наскільки асиметричний розподіл, і визначає, чи точки даних перекошені вправо чи вліво. Якщо кажуть, що розподіл перекошено ліворуч, то значення негативне, а значення позитивне, якщо розподіл перекручено праворуч..

3. Розрахунок дисперсії проти косості

Дисперсія розраховується на основі певного середнього. Це статистичний розрахунок, який вимірює ступінь коливання і існує багато різних способів розрахунку дисперсії, але два найпоширеніші - це діапазон і середнє відхилення. Діапазон - це різниця між найбільшим і найменшим значеннями у наборі даних, тоді як середнє відхилення - це середнє значення абсолютних значень відхилень функціональних значень від центральної точки. Skewness, з іншого боку, обчислюється на основі середнього, середнього та модного. Якщо середнє значення більше, ніж режим, у вас є позитивне перекос, і якщо середнє значення менше режиму, у вас є негативне перекос. Крім того, розподіл має нульовий нахил у разі симетричного розподілу.

4. Застосування Disperion vs. Skewness

Дисперсія в основному використовується для опису взаємозв'язку між набором даних та визначення ступеня відхилення значень даних від їх середнього значення. Статистичну дисперсію можна використовувати для інших статистичних методів, таких як Регресійний аналіз, який є процесом, що використовується для розуміння взаємозв'язку між змінними. Він також може бути використаний для перевірки надійності середнього. Skewness, з іншого боку, стосується характеру розподілу в наборі даних. Це надзвичайно корисно, якщо мова йде про економічний аналіз у фінансовому секторі, який включає великий набір даних, таких як прибуток активів, ціни на акції тощо.

Дисперсія проти нахиленості: порівняльна діаграма

Короткий зміст дисперсії проти косості

Обидва є найпоширенішими термінами, які використовуються в статистичному аналізі та теорії ймовірностей для характеристики набору даних, що включає величезну кількість числових даних. Дисперсія - це міра для обчислення мінливості даних або вивчення варіацій даних між собою або навколо його середнього. В основному це стосується розподілу значень даних у наборі навколо його центральної точки. Його можна виміряти кількома способами, з яких діапазон і середнє відхилення є найбільш поширеними. Шкісність використовується для вимірювання асиметрії від нормального розподілу в наборі даних, що означає ступінь, до якого розподіл є незбалансованим навколо середнього.