Rozdiely medzi Skewness a Kurtosis

šikmosť, v zásade to znamená mimo centra, rovnako ako v štatistike, to znamená nedostatok symetrie. Pomocou skewness je možné identifikovať tvar distribúcie údajov. špicatosť, na druhej strane odkazuje na špičatosť vrcholu v distribučnej krivke. Hlavný rozdiel medzi skewness a kurtosis je v tom, že bývalé hovoria o stupni symetrie, zatiaľ čo druhé hovoria o stupni špičkovej frekvencie v distribúcii frekvencií..

Dáta môžu byť distribuované mnohými spôsobmi, napríklad rozložené viac vľavo alebo vpravo alebo rovnomerne. Keď sú údaje rozptýlené rovnomerne v centrálnom bode, nazývajú sa normálne rozdelenie. Je to dokonale symetrická, zvonovitá krivka, t.j. obe strany sú rovnaké, a preto nie sú zošikmené. Tu všetky tri priemery, mediány a režim leží v jednom bode.

Skewness a Kurtosis sú dve dôležité charakteristiky distribúcie, ktoré sa skúmajú v popisnej štatistike. Aby sme ďalej porozumeli pochopeniu týchto dvoch pojmov, pozrime sa na článok uvedený nižšie.

Obsah: Kurtóza Skewness Vs

1. Porovnávacia tabuľka
2. definícia
3. Kľúčové rozdiely
4. záver

Porovnávacia tabuľka

Základ pre porovnanie	šikmosť	špicatosť
zmysel	Skewness poukazuje na tendenciu distribúcie, ktorá určuje jeho symetriu priemeru.	Kurtóza znamená mieru príslušnej ostrosti krivky v rozdelení frekvencie.
Zmerajte pre	Stupeň rozloženia v distribúcii.	Stupeň chvosta v distribúcii.
Čo je to?	Je to indikátor nedostatočnej rovnocennosti vo frekvenčnom rozdelení.	Je to miera údajov, ktorá je buď špičková alebo plochá vo vzťahu k normálnemu rozdeleniu.
zastupuje	Počet a smer skosenia.	Aký vysoký a ostrý je stredný vrchol?

Definícia Skewness

Výraz „skewness“ sa používa na označenie absencie symetrie od priemeru súboru údajov. Je charakteristické, že odchýlka od priemeru je väčšia na jednej strane ako na druhej, to znamená, že rozdelenie má jeden chvost ťažší ako druhý. Skewness sa používa na označenie tvaru distribúcie údajov.

Pri skosenom rozdelení je krivka predĺžená na ľavú alebo pravú stranu. Takže, keď je pozemok zväčšený smerom doprava, znamená to pozitívny skewn, v ktorom režim < 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.

Definícia kurtózy

V štatistike je kurtóza definovaná ako parameter relatívnej ostrosti piku krivky rozdelenia pravdepodobnosti. Zisťuje spôsob, akým sú pozorovania zoskupené okolo stredu distribúcie. Používa sa na označenie rovinnosti alebo špičkovej krivky frekvenčného rozdelenia a na meranie chvostov alebo odľahlých hodnôt distribúcie..

Pozitívna kurtóza predstavuje, že distribúcia je najvyššia ako normálna distribúcia, zatiaľ čo negatívna kurtóza ukazuje, že distribúcia je menšia ako normálna distribúcia. Existujú tri typy distribúcií:

• Leptokurtic: Ostro osrstený tukovými chvostmi a menej variabilný.
• Mesokurtic: Stredne vysoké
• Platykurtic: Najplošší vrchol a vysoko rozptýlený.

Kľúčové rozdiely medzi neistotou a kurtózou

Body, ktoré vám boli predložené, vysvetľujú základné rozdiely medzi skewness a kurtosis:

1. Charakteristika distribúcie frekvencie, ktorá zisťuje svoju symetriu priemeru, sa nazýva šikmosť. Na druhej strane, kurtóza znamená relatívnu špičatosť štandardnej krivky zvončeka definovanú rozdelením frekvencie.
2. Skewness je miera stupňa rozkmitania vo frekvenčnom rozdelení. Naopak, kurtóza je miera stupňa chvosta v distribúcii frekvencie.
3. Špicatosť je indikátor nedostatočnej symetrie, to znamená, že ľavá aj pravá strana krivky sú nerovnomerné vzhľadom na stredový bod. Naproti tomu je kurtóza mierou údajov, ktorá je vzhľadom na rozdelenie pravdepodobnosti buď špičková alebo plochá.
4. Skewness ukazuje, koľko av akom smere sa hodnoty odchyľujú od priemeru? Naproti tomu kurtóza vysvetľuje, aký vysoký a ostrý je stredný vrchol?

záver

Pri normálnom rozdelení je štatistická hodnota skewness a kurtosis nulová. Ťažiskom distribúcie je to, že v grafe je diagram rozdelenia pravdepodobnosti roztiahnutý na obidve strany. Na druhej strane kurtóza určuje spôsob; hodnoty sú zoskupené okolo centrálneho bodu frekvenčného rozdelenia.