Відмінності між косоокістю та куртозом

Косоокість, В основному, це означає, що він не є центром, що і в статистиці, це означає відсутність симетрії. За допомогою косості можна визначити форму розподілу даних. Куртоз, з іншого боку, відноситься до гостроти піку кривої розподілу. Основна відмінність косості від куртозу полягає в тому, що перші розмови про ступінь симетрії, тоді як другі говорять про ступінь піку, в розподілі частоти.

Дані можуть поширюватися різними способами, як-от розсип лівіше чи праворуч або рівномірно. Коли дані розподіляються рівномірно в центральній точці, це називається нормальним розподілом. Він ідеально симетричний, дзвіноподібна крива, тобто обидві сторони рівні, і тому він не косий. Тут усі три середні, медіана та режим лежать в одній точці.

Косоокість і куртоз - дві важливі характеристики розподілу, які вивчаються в описовій статистиці. Щоб далі зрозуміти розуміння цих двох понять, давайте розглянемо статтю, подану нижче.

Зміст: Skewness Vs Kurtosis

1. Порівняльна діаграма
2. Визначення
3. Ключові відмінності
4. Висновок

Порівняльна діаграма

Основа для порівняння	Косоокість	Куртоз
Значення	Skewness натякає на тенденцію розподілу, що визначає його симетрію щодо середнього.	Куртоз означає міру відповідної різкості кривої в розподілі частоти.
Міра для	Ступінь однобічності в розподілі.	Ступінь хвостості в розподілі.
Що це?	Це показник недостатньої еквівалентності в розподілі частот.	Це міра даних, яка є піковою чи плоскою щодо нормального розподілу.
Представляє	Кількість та напрямок перекосу.	Наскільки висока і гостра центральна вершина?

Визначення косоокості

Термін "косості" використовується для позначення відсутності симетрії від середнього набору даних. Характерно, що відхилення від середнього значення має бути більше з одного боку, ніж з іншого, тобто атрибут розподілу, що має один хвіст важчий за інший. Skewness використовується для позначення форми розподілу даних.

У перекошеному розподілі крива розширена вліво або вправо. Отже, коли ділянка простягається в бік правого боку більше, він позначає позитивну косисть, де режим < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.

Визначення куртозу

У статистиці куртоз визначається як параметр відносної різкості піку кривої розподілу ймовірностей. Він з'ясовує спосіб розподілу спостережень навколо центру розподілу. Застосовується для позначення плоскості або піку кривої розподілу частоти і вимірює хвости або вихлопи розподілу.

Позитивний куртоз означає, що розподіл є більш піковим, ніж нормальний розподіл, тоді як негативний куртоз показує, що розподіл менш піковий, ніж нормальний. Існує три типи розподілів:

• Лептокуртичний: Різко піддаються жировим хвостам і менш мінливі.
• Мезокуртик: Середній пік
• Платикуртик: Найбільш плоский і високодисперсний.

Ключові відмінності між скутістю та куртозом

Представлені вами пункти пояснюють принципові відмінності між косою та куртозом:

1. Характеристика розподілу частоти, яка встановлює його симетрію щодо середнього, називається косою. З іншого боку, Куртоз означає відносну влучність стандартної кривої дзвону, визначену розподілом частоти.
2. Шкісність - це міра ступеня скороченості в розподілі частоти. І навпаки, куртоз - це міра ступеня хвостості в розподілі частоти.
3. Нахил - показник відсутності симетрії, тобто ліва і права сторони кривої неоднакові щодо центральної точки. На противагу цьому куртоз - це міра даних, тобто максимальна чи плоска щодо розподілу ймовірностей.
4. Шкісність показує, на скільки і в якому напрямку значення відхиляються від середнього? Навпаки, куртоз пояснює, наскільки високий і різкий центральний пік?

Висновок

Для нормального розподілу значення статистики косості та куртозу дорівнює нулю. Суть розподілу полягає в тому, що в нахиленості графік розподілу ймовірностей розтягується в обидві сторони. З іншого боку, куртоз визначає спосіб; значення групуються навколо центральної точки розподілу частоти.