Rozdiel medzi rozptylom a skosením

Stupeň variácií sa často vyjadruje v číselných údajoch len na účely porovnania v štatistickej teórii a analýze. Normálne vypočítame jednu číslicu, ktorá predstavuje celú skupinu údajov, ktorá sa nazýva „priemer“. Neurčuje však nijaký konkrétny spôsob stanovenia zloženia série. Z tohto dôvodu sú potrebné ďalšie opatrenia, aby sme sa poučili o tom, ako sa jednotlivé položky líšia jeden od druhého alebo okolo priemeru. Na pochopenie podrobných pojmov kvantitatívnej analýzy v štatistike používame miery rozptylu a skewnie. Disperzia je miera rozptylu okolo centrálneho miesta, zatiaľ čo skewn je mierou asymetrie v štatistickom rozdelení..

Čo je disperzia?

V štatistike je rozptyl mierou toho, ako distribuované údaje znamenajú, že určuje, ako sa hodnoty v rámci súboru údajov navzájom líšia veľkosťou. Je to rozsah, v ktorom je štatistické rozdelenie rozložené okolo centrálneho bodu. Určuje najmä variabilitu položiek súboru údajov okolo jeho centrálneho bodu. Jednoducho povedané, meria stupeň variability okolo strednej hodnoty. Miera rozptylu je dôležitá pri určovaní šírenia údajov okolo miery umiestnenia. Napríklad rozptyl je štandardná miera rozptylu, ktorá špecifikuje spôsob distribúcie údajov o priemere. Ďalšími mierami rozptylu sú rozsah a priemerná odchýlka.

Čo je Skewness?

Skewness je miera asymetrie distribúcie okolo určitého bodu. Distribúcia môže byť mierne asymetrická, silne asymetrická alebo symetrická. Miera asymetrie distribúcie sa počíta pomocou šikmosti. V prípade pozitívnej šikmosti sa hovorí, že rozdelenie je skosené doprava, a keď je sklon negatívny, rozloženie sa považuje za skosené vľavo. Ak je šikmosť nula, rozdelenie je symetrické. Špicatosť sa meria na základe priemerných, stredných a režimových. Hodnota šikmosti môže byť kladná, záporná alebo nedefinovaná v závislosti od toho, či sú údajové body zošikmené doľava alebo zošikmené doprava..

Rozdiel medzi disperziou a nehybnosťou

1. Definícia disperzie verzus Skewness

Z hľadiska štatistiky a teórie pravdepodobnosti je disperzia veľkosť rozsahu hodnôt pre náhodnú premennú alebo jej rozdelenie pravdepodobnosti. Popisuje rozsah, do ktorého je distribúcia roztiahnutá alebo rozšírená. Jednoducho povedané, je to opatrenie na štúdium variability položiek. Na druhej strane je Skewness mierou asymetrie pri štatistickom rozdelení náhodnej premennej okolo jej priemeru. Hodnota šikmosti môže byť kladná aj záporná alebo niekedy nedefinovaná. Zjednodušene povedané, asymetrické rozdelenie sa považuje za skreslené

2. Opatrenia disperzie verzus Skewness

Miera rozptylu znamená, do akej miery sú odchýlky vyvážené od ich centrálnej hodnoty. Presnejšie, meria stupeň variability hodnoty premennej okolo strednej hodnoty. Disperzia označuje šírenie údajov. Merania skewness znamenajú, aké je asymetrické rozdelenie a určuje, či sú dátové body skosené doprava alebo doľava. Ak sa hovorí, že rozdelenie je zošikmené vľavo, potom je hodnota záporná a hodnota je kladná, ak je rozdelenie zošikmené doprava.

3. Výpočet disperzie verzus nehybnosti

Disperzia sa vypočíta na základe určitého priemeru. Je to štatistický výpočet, ktorý meria stupeň variácie a existuje veľa rôznych spôsobov, ako vypočítať rozptyl, ale dva z najbežnejších sú rozsah a priemerná odchýlka. Rozsah je rozdiel medzi najväčšími a najmenšími hodnotami v súbore údajov, zatiaľ čo priemerná odchýlka je priemer absolútnych hodnôt odchýlok funkčných hodnôt od centrálneho bodu. Na druhú stranu sa Skewness počíta na základe priemerných, stredných a režimových. Ak je priemer väčší ako režim, máte kladné zošikmenie av prípade, že je priemer menší ako režim, máte záporné zošikmenie. Okrem toho má distribúcia nulové zošikmenie v prípade symetrického rozdelenia.

4. Aplikácie disperzie verzus Skewness

Disperzia sa používa hlavne na opis vzťahu medzi súborom údajov a na určenie stupňa variácie hodnôt údajov od ich priemernej hodnoty. Štatistická disperzia sa môže použiť pre iné štatistické metódy, ako je napríklad regresná analýza, čo je proces používaný na pochopenie vzťahu medzi premennými. Môže sa tiež použiť na testovanie spoľahlivosti priemeru. Na druhej strane Skewness sa zaoberá charakterom distribúcie v súbore údajov. Je veľmi užitočný, pokiaľ ide o ekonomickú analýzu vo finančnom sektore, ktorá obsahuje veľké množstvo údajov, ako sú návratnosť aktív, ceny akcií atď..

Disperzia verzus Skewness: porovnávacia tabuľka

Zhrnutie disperzie verzus Skewness

Obidva sú najbežnejšie pojmy používané v štatistickej analýze a teória pravdepodobnosti na charakterizáciu súboru údajov zahŕňajúceho veľké množstvo numerických údajov. Disperzia je meradlom na výpočet variability údajov alebo na štúdium odchýlok medzi nimi alebo okolo ich priemeru. Zaoberá sa hlavne distribúciou hodnôt údajov v súbore okolo jeho centrálneho bodu. Môže sa merať niekoľkými spôsobmi, z ktorých najbežnejším je rozsah a priemerná odchýlka. Skewness sa používa na meranie asymetrie z normálneho rozdelenia v množine údajov, čo znamená mieru, do akej je distribúcia nevyvážená okolo strednej hodnoty..