Perbezaan Antara Penyebaran dan Skewness: Penyebaran vs Skewness
Dispersi vs Skewness
Dalam statistik dan teori kebarangkalian, sering variasi dalam pengedaran harus dinyatakan secara kuantitatif untuk tujuan perbandingan. Penyebaran dan Skewness adalah dua konsep statistik di mana bentuk taburan dibentangkan dalam skala kuantitatif.
Lebih lanjut mengenai Penyebaran
Dalam statistik, penyebaran adalah variasi pemboleh ubah rawak atau pengagihan kebarangkaliannya. Ini adalah ukuran seberapa jauh titik data terletak dari nilai pusat. Untuk menyatakan secara kuantitatif ini, ukuran penyebaran digunakan dalam statistik deskriptif.
Variasi, sisihan piawai, dan pelbagai antara kuartil adalah langkah penyebaran yang paling biasa digunakan.
Jika nilai data mempunyai unit tertentu, kerana skala, ukuran penyebaran mungkin juga mempunyai unit yang sama. Julat interdecile, Range, perbezaan min, sisihan mutlak median, purata sisihan mutlak, dan jarak sisihan piawai ialah ukuran penyebaran dengan unit.
Sebaliknya, terdapat ukuran penyebaran yang tidak mempunyai unit, i. e tanpa dimensi. Variasi, Koefisien variasi, Koefisien dispersi kuartil, dan perbezaan 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. Adalah penting untuk mempunyai idea kuantitatif tentang variasi data sebelum membuat kesimpulan lain dari set data.
Lebih lanjut mengenai Skewness
Dalam statistik, skewness adalah ukuran asimetri dari kebarangkalian distribusi. Skewness boleh positif atau negatif, atau dalam beberapa kes tidak wujud. Ia juga boleh dianggap sebagai ukuran mengimbangi daripada taburan normal.
Jika skewness positif, maka sebahagian besar titik data berpusat di sebelah kiri kurva dan ekor kanan lebih panjang. Jika skewness negatif, sebahagian besar titik data berpusat ke arah kanan lengkung dan ekor kiri agak panjang. Jika skewness adalah sifar, maka populasi biasanya diedarkan.
Dalam taburan normal, iaitu apabila lengkung adalah simetrik, min, median, dan mod mempunyai nilai yang sama. Jika skewness tidak sifar, harta ini tidak ditahan, dan mod, mod, dan median mungkin mempunyai nilai yang berbeza.
Koefisien koefisien pearson pertama dan kedua lazimnya digunakan untuk menentukan skewness distributions.
Coffeicent skeleton pertama = Pearson = (mean - mode) / (sisihan piawai)
Pelison's coexeence = 3 (mean-mode) pekali momen digunakan.
G = {n / (n-1) (n-2)} Σ
n i = 1 ((y-ӯ) / s) 3 adalah perbezaan antara Dispersi dan Skewness?
Kebimbangan penyebaran tentang julat di mana titik data diedarkan, dan skewness berkenaan dengan simetri pengagihan.
Kedua-dua ukuran penyebaran dan skewness adalah langkah deskriptif dan koefisien skewness memberi petunjuk kepada bentuk pengedaran.
Langkah-langkah penyebaran digunakan untuk memahami julat titik data dan diimbangi dari mean sementara skewness digunakan untuk memahami kecenderungan untuk mengubah titik data ke arah tertentu.
