Razlika med disperzijo in poševnostjo

Stopnja variacij je pogosto izražena v smislu numeričnih podatkov z edinim namenom primerjave v statistični teoriji in analizi. Običajno izračunamo eno samo številko, ki predstavlja celoten niz podatkov, ki se imenuje "povprečje". Vendar pa ne določa nobenega posebnega načina za določitev sestave serije. Zaradi tega so potrebni dodatni ukrepi, ki nam razkrivajo, kako se postavke razlikujejo med seboj ali okoli povprečja. Za razumevanje zelo podrobnih konceptov kvantitativne analize v statistiki uporabljamo merila razpršenosti in poševnosti. Disperzija je merilo razpona porazdelitve okoli osrednje lokacije, medtem ko je poševnost merilo asimetrije v statistični porazdelitvi.

Kaj je disperzija?

V statistiki je razpršenost merilo, kako porazdeljeni so podatki, in določa, kako se vrednosti v nizu podatkov med seboj razlikujejo po velikosti. To je obseg, na katerega je statistična porazdelitev razporejena okoli osrednje točke. V glavnem določa variabilnost postavk nabora podatkov okoli njegove osrednje točke. Preprosto povedano, meri stopnjo variabilnosti okoli povprečne vrednosti. Ukrepi razpršitve so pomembni za določitev širjenja podatkov po merilu lokacije. Na primer, varianca je standardno merilo razpršenosti, ki določa, kako so podatki porazdeljeni glede na povprečje. Druga merila razpršenosti so doseg in povprečno odstopanje.

Kaj je Skewness?

Ukrivljenost je merilo asimetrije porazdelitve okoli določene točke. Porazdelitev je lahko rahlo asimetrična, močno asimetrična ali simetrična. Mera asimetrije porazdelitve se izračuna z uporabo poševnine. V primeru pozitivnega popačenja naj bi bila porazdelitev poševna desno, v primeru negativnega popačenja pa naj bi bila porazdelitev levo poševna. Če je nagib nič, je porazdelitev simetrična. Nagnjenost se meri na podlagi povprečja, mediane in načina. Vrednost nagiba je lahko pozitivna, negativna ali nedefinirana, odvisno od tega, ali so podatkovne točke nagnjene v levo ali v desno.

Razlika med disperzijo in poševnostjo

  1. Opredelitev disperzije proti poševnosti

V statističnih izrazih in teoriji verjetnosti je disperzija velikost obsega vrednosti za naključno spremenljivko ali njena verjetnostna porazdelitev. Opisuje obseg, na katerega se raztegne ali razširi distribucija. Preprosto povedano, to je merilo za preučevanje variabilnosti postavk. Nagnjenost je po drugi strani merilo asimetrije v statistični porazdelitvi naključne spremenljivke glede na njeno povprečje. Vrednost ukrivljenosti je lahko pozitivna in negativna ali včasih nedoločena. Preprosto povedano, asimetrične porazdelitve naj bi bile popačene

  1. Ukrepi razpršenosti proti poševnosti

Merila razpršenosti pomenijo, v kolikšni meri so variacije neuravnotežene glede na njihovo osrednjo vrednost. Natančneje, meri stopnjo variabilnosti vrednosti spremenljivke okoli povprečne vrednosti. Razpršenost označuje širjenje podatkov. Merila poševnosti pomenijo, kako asimetrična je porazdelitev, in določajo, ali so podatkovne točke nagnjene v desno ali levo. Če naj bi bila porazdelitev nagnjena v levo, je vrednost negativna in vrednost pozitivna, če je porazdelitev nagnjena v desno.

  1. Izračun disperzije v primerjavi s poševnostjo

Disperzija se izračuna na podlagi določenega povprečja. Gre za statistični izračun, ki meri stopnjo variacije in obstaja veliko različnih načinov za izračun razpršenosti, vendar sta najpogostejša dva območja in povprečno odstopanje. Razpon je razlika med največjo in najmanjšo vrednostjo v nizu podatkov, medtem ko je povprečno odstopanje povprečje absolutnih vrednosti odstopanj funkcionalnih vrednosti od osrednje točke. Po drugi strani se ukrivljenost izračuna na podlagi povprečja, mediane in načina. Če je povprečje večje od načina, imate pozitivno nagibanje, v primeru, da je povprečje manjše od načina, pa negativno. Poleg tega ima porazdelitev ničelno nagnjenost v primeru simetrične porazdelitve.

  1. Aplikacije disperzije proti poševnosti

Razpršitev se uporablja predvsem za opis razmerja med nizom podatkov in določanje stopnje odstopanja vrednosti podatkov od njihove povprečne vrednosti. Statistično disperzijo lahko uporabimo za druge statistične metode, na primer za regresijsko analizo, ki je postopek za razumevanje odnosa med spremenljivkami. Uporablja se lahko tudi za testiranje povprečne zanesljivosti. Skewness se na drugi strani ukvarja z naravo distribucije v nizu podatkov. Izjemno je koristen, ko gre za ekonomsko analizo v finančnem sektorju, ki vključuje velik nabor podatkov, kot so donosnost sredstev, cene delnic itd.

Disperzija proti poševnosti: Primerjalna tabela

Povzetek disperzije proti poševnosti

Oba sta najpogostejša izraza, ki se uporabljata v statistični analizi in teoriji verjetnosti za označevanje nabora podatkov, ki vključuje ogromno množico numeričnih podatkov. Razpršitev je merilo za izračun variabilnosti podatkov ali za proučevanje variacij podatkov med seboj ali okoli njihovega povprečja. Ukvarja se predvsem z distribucijo vrednosti podatkov v nizu okoli svoje osrednje točke. Merimo ga lahko na več načinov, od katerih sta najpogostejša območje in povprečno odstopanje. Nagnjenost se uporablja za merjenje asimetrije normalne porazdelitve v nizu podatkov, kar pomeni stopnjo, do katere je porazdelitev neuravnotežena okoli povprečja.

2 komentarja

  1. Zelo lep gospod

  2. lepo e.,.,., thnxx. veliko.

Poglej več o: ,