Perbezaan Antara Penyebaran dan Skewness

Penyebaran vs Skewness

Dalam statistik dan teori kebarangkalian, sering variasi dalam pengedaran harus dinyatakan dalam cara 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, ukuran penyebaran digunakan dalam statistik deskriptif.

Pelbagai variasi, sisihan piawai, dan pelbagai antara kuartil adalah langkah penyebaran yang paling biasa digunakan.

Sekiranya 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, pekali variasi, pekali serasi kuartil, dan perbezaan min relatif ialah 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 daripada taburan kebarangkalian. Skewness boleh positif atau negatif, atau dalam beberapa keadaan tidak wujud. Ia juga boleh dianggap sebagai ukuran mengimbangi daripada taburan normal.

Jika skewness positif, maka sebahagian besar titik data berpusat di sebelah kiri lengkung 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.

Pekson pertama dan kedua koefisien skewness biasanya digunakan untuk menentukan skewness pengagihan.

Pearson's skewness coffeicent = = (mean - mode) / (sisihan piawai)

Pearson's skewness coffeicent = 3 (mean - mode) / (deviation satndard)

Dalam kes yang lebih sensitif, pekali momen piawai Fisher-Pearson yang diselaraskan digunakan.

G = n / (n-1) (n-2) Σⁿ_{i = 1} ((y-ӯ) / s)³

Apakah perbezaan antara Dispersi dan Skewness?

Kebimbangan penyebaran mengenai julat di mana titik data diedarkan, dan skewness berkenaan dengan simetri pengagihan.

Kedua-dua langkah 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 min manakala skewness digunakan untuk memahami kecenderungan untuk mengubah titik data ke arah tertentu.