Perbezaan Antara Penyebaran dan Skewness

Tahap variasi sering dinyatakan dari segi data berangka untuk tujuan tunggal perbandingan dalam teori dan analisis statistik. Kami biasanya mengira satu angka untuk mewakili keseluruhan set data, yang dipanggil "purata". Walau bagaimanapun, ia tidak menyatakan apa-apa cara tertentu untuk menentukan komposisi siri. Kerana langkah-langkah tambahan diperlukan untuk memberi penjelasan kepada kita tentang bagaimana item berbeza dari satu sama lain atau sekitar purata. Untuk memahami konsep terperinci mengenai analisis kuantitatif dalam statistik, kami menggunakan langkah penyebaran dan skewness. Penyebaran adalah ukuran jangkauan pengedaran di sekitar lokasi pusat sedangkan skewness adalah ukuran asimetri dalam pengedaran statistik.

Apa itu Dispersi?

Dalam statistik, penyebaran adalah ukuran bagaimana data diedarkan bermakna ia menentukan bagaimana nilai dalam set data berbeza dari satu sama lain dalam saiz. Ia adalah julat yang mana taburan statistik disebarkan di sekitar titik pusat. Ini terutamanya menentukan kepelbagaian item sesuatu set data di sekitar titik pusatnya. Ringkasnya, ia mengukur tahap kebolehubahan di sekitar nilai min. Ukuran penyebaran adalah penting untuk menentukan penyebaran data di sekitar ukuran lokasi. Sebagai contoh, varians adalah ukuran standard penyebaran yang menentukan bagaimana data diedarkan mengenai min. Ukuran penyebaran lain adalah Julat dan Rata-rata Penyimpangan.

Apakah Skewness?

Skewness adalah ukuran asimetri pengedaran mengenai titik tertentu. Pengedaran mungkin agak tidak simetris, sangat asimetrik, atau simetri. Ukuran asimetri dari suatu pengedaran dikira menggunakan skewness. Sekiranya terdapat kecenderungan positif, pengedaran dikatakan betul-betul betul dan apabila skewness negatif, pengedaran dikatakan ditinggalkan oleh skandal. Jika skewness adalah sifar, pengedaran adalah simetrik. Skewness diukur atas dasar Mean, Median, dan Mod. Nilai skewness boleh positif, negatif, atau tidak ditentukan bergantung kepada sama ada titik data condong ke kiri, atau condong ke kanan.

Perbezaan antara Penyebaran dan Skewness

1. Definisi Penyebaran vs Skewness

Dalam istilah statistik dan teori kebarangkalian, penyebaran adalah saiz julat nilai bagi pemboleh ubah rawak atau pengagihan kebarangkaliannya. Ia menggambarkan pelbagai yang mana pengedaran diregangkan atau disebarkan. Ringkasnya, ia adalah ukuran untuk mengkaji kebolehubahan item. Skewness, sebaliknya, adalah ukuran asimetri dalam taburan statistik pemboleh ubah rawak tentang min. Nilai skewness boleh positif dan negatif, atau kadang-kadang tidak jelas. Ringkasnya, pengedaran asimetri dikatakan miring

2. Langkah Penyebaran vs Skewness

Ukuran penyebaran bermakna sejauh mana variasi tidak seimbang dari nilai pusatnya. Lebih tepat lagi, ia mengukur tahap kebolehubahan dalam nilai pembolehubah di sekitar nilai min. Penyebaran menunjukkan penyebaran data. Ukuran skewness bermaksud bagaimana pengedaran tidak simetris dan menentukan sama ada titik data condong ke kanan atau ke kiri. Sekiranya pengedaran dikatakan miring ke kiri, maka nilai negatif dan nilai positif jika pengedarannya miring ke kanan.

3. Pengiraan Penyebaran vs Skewness

Penyebaran dikira atas dasar purata tertentu. Ini adalah pengiraan statistik yang mengukur tahap variasi dan terdapat banyak cara yang berbeza untuk mengira penyebaran, tetapi kedua-dua yang paling biasa adalah pelbagai dan sisihan purata. Julat adalah perbezaan antara nilai terbesar dan terkecil dalam set data, sedangkan sisihan purata adalah purata nilai mutlak penyimpangan nilai-nilai fungsional dari titik pusat. Skewness, sebaliknya, dikira berasaskan Mean, Median, dan Mode. Jika min lebih tinggi daripada mod, anda mempunyai kecondongan positif dan sekiranya min adalah kurang daripada mod, anda mempunyai kecenderungan negatif. Di samping itu, pengedaran mempunyai sifar nol sekiranya taburan simetri.

4. Aplikasi Dispersi vs Skewness

Penyebaran digunakan terutamanya untuk menerangkan perhubungan antara satu set data dan menentukan tahap variasi nilai data dari nilai purata mereka. Penyebaran statistik boleh digunakan untuk kaedah statistik lain seperti Analisis Regresi, yang merupakan proses yang digunakan untuk memahami hubungan antara pembolehubah. Ia juga boleh digunakan untuk menguji Kebolehpercayaan Purata. Skewness, sebaliknya, memperkatakan sifat pengedaran dalam satu set data. Ia amat berguna apabila ia melibatkan analisis ekonomi dalam sektor kewangan yang melibatkan satu set data yang besar seperti pulangan aset, harga saham, dll..

Penyebaran vs Skewness: Carta Perbandingan

Ringkasan Dispersi vs Skewness

Kedua-duanya adalah istilah yang paling umum digunakan dalam analisis statistik dan teori kebarangkalian untuk mencirikan satu set data yang melibatkan data besar berangka. Penyebaran adalah ukuran untuk mengira kebolehubahan dalam data atau mengkaji variasi data antara mereka atau sekitar purata. Ia terutamanya berkaitan dengan pengagihan nilai data dalam satu set di sekitar titik pusatnya. Ia boleh diukur dalam beberapa cara, di mana Range dan Average Deviation adalah yang paling biasa. Skewness digunakan untuk mengukur asimetri daripada taburan normal dalam satu set data yang bermaksud sejauh mana pengagihan tidak seimbang di sekitar min.