Разница между Тьмой и асимметрией

Степень вариации часто выражается в терминах числовых данных с единственной целью сравнения в статистической теории и анализа. Мы обычно расчета один рисунок, чтобы представить весь набор данных, который называется «средний». Однако, она не определяет какой-либо конкретный способ определить состав серии. Из-за которых требуются дополнительные меры, чтобы просветить нас о том, как элементы отличаются друг от друга или вокруг среднего. Чтобы понять много подробных концепций количественного анализа статистики мы используем меры дисперсии и асимметричность. Дисперсия является мерой диапазона распределения вокруг центрального местоположения, тогда как перекос является мерой асимметрии статистического распределения.

Что такое дисперсия?

В статистике, дисперсия является мерой того, как распределены данные есть смысл она определяет, как значения в наборе данных отличаются друг от друга по размеру. Это диапазон, к которому статистическое распределение распространяется вокруг центральной точки. Это, в основном определяет изменчивость элементов набора данных вокруг центральной точки. Проще говоря, он измеряет степень изменчивости вокруг среднего значения. Меры дисперсии имеют важное значение для определения распространения данных вокруг измерения местоположения. Например, дисперсия является стандартной мерой дисперсии, которая определяет, каким образом данные распределены относительно среднего значения. Другие меры дисперсии являются диапазон и среднее отклонение.

Что такое Асимметрия?

Асимметрия является мерой асимметрии распределения вокруг некоторой точки. Распределение может быть слегка асимметрично, сильно асимметричны, или симметричным. Мера асимметрии распределения вычисляется с использованием асимметрии. В случае положительного перекос, распределение называется правой перекос и когда перекос отрицателен, то распределение называется левой перекос. Если перекос равен нулю, то распределение симметрично. Асимметрия измеряется на основе среднего значения, медианы и режим. Величина перекоса может быть положительным, отрицательным или неопределенным в зависимости от того, искажены точки данных влево или перекос вправо.

Разница между Тьмой и асимметрией

  1. Определение дисперсии против асимметрии

С точки зрения статистики и теории вероятностей, дисперсия является размер диапазона значений для случайной величины или его распределения вероятностей. Он описывает диапазон, к которому распределение натягивается или распространения. Проще говоря, это мера для изучения изменчивости элементов. Асимметрия, с другой стороны, является мерой асимметрии статистического распределения случайной величины около ее среднего. Значение асимметрии может быть как положительным, так и отрицательным, а иногда и неопределенным. Проще говоря, асимметричные распределения называется перекос

  1. Меры против Дисперсии асимметрии

Меры дисперсий означают степень, до которой вариация вне сбалансировано от их центрального значения. Точнее, он измеряет степень изменчивости значения переменного вокруг среднего значения. Дисперсия указывает на распространение данных. Меры перекоса среднего, как асимметричное распределение является и определяет, является ли точки данных перекошены вправо или влево. Если распределение называется перекос влево, то отрицательное значение, а значение является положительным, если распределение скошено вправо.

  1. Расчет дисперсии по сравнению асимметрии

Дисперсия рассчитывается на основе определенного среднего уровня. Это представляет собой статистический расчет, который измеряет степень вариации и существует множество различных способов дисперсии высчитывает, но два из наиболее распространенных являются диапазоном и среднее отклонение. Диапазон представляет собой разность между наибольшим и наименьшим значениями в наборе данных, тогда как среднее отклонение представляет собой среднее из абсолютных значений отклонений функциональных значений от центральной точки. Асимметрия, с другой стороны, рассчитывается на основе среднего значения, медианы и режим. Если среднее значение больше, чем режим, у вас есть положительный перекос и в случае, если среднее значение меньше, чем в режиме, у вас есть отрицательный перекос. Кроме того, распределение имеет нулевое перекос в случае симметричного распределения.

  1. Применение Дисперсии против асимметрии

Дисперсия в основном используется для описания взаимосвязи между набором данных и определением степени изменения значений данных от их среднего значения. Статистическая дисперсия может быть использована для других статистических методов, таких как регрессионный анализ, который представляет собой процесс, используемый, чтобы понять взаимосвязь между переменными. Он также может быть использован для проверки надежности Average. Асимметрия, с другой стороны, имеет дело с характером распределения в наборе данных. Это очень полезно, когда дело доходит до экономического анализа в финансовом секторе, который включает в себя большой набор данных, такие как возвращения активов, цены акций и т.д.

Дисперсия против асимметрии: Сравнительная таблица

Резюме Дисперсии против асимметрии

Оба являются наиболее распространенными терминами, используемыми в статистическом анализе и теории вероятностей для характеристики набора данных с участием огромного массированными численных данных. Дисперсия является мерой для вычисления изменчивости в данном или для изучения вариаций данных между собой или вокруг ее среднего. Это, в основном имеет дело с распределением значений данных в наборе вокруг центральной точки. Это может быть измерено различными способами, из которых диапазон и среднее отклонение являются наиболее распространенными. Асимметрия используются для измерения асимметрии от нормального распределения в наборе данных означает степень, в которой распределение выключено сбалансировано вокруг среднего.

2 комментария

  1. Очень хорошо, сэр

  2. хороший один е.,.,., thnxx. много.

Подробнее о: ,