Razlika med disperzijo in nagnjenostjo

Stopnja variacij je pogosto izražena v številčnih podatkih, ki so edini namen primerjave v statistični teoriji in analizi. Običajno izračunamo eno samo številko, ki predstavlja celoten niz podatkov, ki se imenuje "povprečje". Vendar ne določa nobenega posebnega načina za določitev sestave serij. Zaradi tega so potrebni dodatni ukrepi za razsvetljenje o tem, kako se postavke razlikujejo med seboj ali okoli povprečja. Za razumevanje podrobnejših pojmov kvantitativne analize v statistiki uporabljamo merila razpršenosti in naklonosti. Disperzija je merilo razpona porazdelitve okoli osrednje lokacije, medtem ko je naklonost merilo asimetrije v statistični porazdelitvi.

Kaj je Disperzija?

V statistiki je disperzija merilo porazdelitve podatkov, kar pomeni, kako se vrednosti znotraj nabora podatkov med seboj razlikujejo po velikosti. To je obseg, na katerega se statistična porazdelitev razširi okoli osrednje točke. V glavnem določa spremenljivost elementov niza podatkov okoli njegove osrednje točke. Preprosto povedano, meri stopnjo spremenljivosti okoli povprečne vrednosti. Razširitveni ukrepi so pomembni za določitev širjenja podatkov okoli lokacije. Na primer, varianca je standardna disperzijska mera, ki določa, kako se podatki porazdelijo o srednji vrednosti. Drugi razpršeni ukrepi so dometno in povprečno odstopanje.

Kaj je Skewness?

Skewness je merilo asimetrije porazdelitve približno določene točke. Porazdelitev je lahko blago asimetrična, močno asimetrična ali simetrična. Mera asimetrije porazdelitve se izračuna s poševnostjo. V primeru pozitivnega naklona se pravi, da je porazdelitev desno poševna, kadar pa je poševna negativna, se pravi, da je porazdelitev poševna. Če je poševnost nič, je porazdelitev simetrična. Skewness se meri na podlagi Srednje, Srednje in Načini. Vrednost naklona je lahko pozitivna, negativna ali nedefinirana, odvisno od tega, ali so podatkovne točke nagnjene v levo ali poševno v desno.

Razlika med razpršenostjo in nagnjenostjo

1. Opredelitev Dispersion vs. Skewness

V statističnem smislu in verjetnostni teoriji je disperzija velikost razpona vrednosti naključne spremenljivke ali njena verjetnostna porazdelitev. Opisuje obseg, na katerega se razširi ali razširi distribucija. Preprosto povedano, to je ukrep za proučevanje spremenljivosti predmetov. Skewness je na drugi strani merilo asimetrije v statistični porazdelitvi naključne spremenljivke o njeni srednji vrednosti. Vrednost naklonosti je lahko tako pozitivna kot negativna ali včasih tudi nedefinirana. Preprosto povedano, pravijo, da so asimetrične porazdelitve poševne

2. Ukrepi razpršenosti nasproti škrtosti

Razširitveni ukrepi pomenijo stopnjo neuravnoteženosti variacij glede na njihovo osrednjo vrednost. Natančneje, meri stopnjo spremenljivosti v vrednosti spremenljivke okoli povprečne vrednosti. Razpršenost kaže na širjenje podatkov. Ukrepi naklona pomenijo nesimetrično porazdelitev in določajo, ali so podatkovne točke poševne na desno ali levo. Če rečemo, da je distribucija nagnjena na levo, je vrednost negativna in vrednost pozitivna, če je distribucija nagnjena na desno.

3. Izračun razpršenosti v primerjavi z nagibanjem

Disperzija se izračuna na podlagi določenega povprečja. Gre za statistični izračun, ki meri stopnjo variacije in obstaja veliko različnih načinov za izračun disperzije, vendar sta dva najpogostejša razpon in povprečno odstopanje. Razpon je razlika med največjo in najmanjšo vrednostjo v naboru podatkov, medtem ko je povprečno odstopanje povprečje absolutnih vrednosti odstopanj funkcionalnih vrednosti od osrednje točke. Po drugi strani pa se nagnjenost izračuna na podlagi Srednje, Srednje in Načini. Če je srednja vrednost večja od načina, imate pozitiven nagib in če je srednja vrednost manjša od načina, imate negativen nagib. Poleg tega ima porazdelitev ničelno nagib v primeru simetrične porazdelitve.

4. Uporaba Disperzije proti Skewnessu

Disperzija se v glavnem uporablja za opis razmerja med nizom podatkov in določitev stopnje variacije vrednosti podatkov od njihove povprečne vrednosti. Statistično razpršitev je mogoče uporabiti za druge statistične metode, na primer regresijsko analizo, ki je postopek, ki se uporablja za razumevanje razmerja med spremenljivkami. Uporablja se lahko tudi za preizkušanje zanesljivosti povprečja. Po drugi strani Skewness obravnava naravo distribucije v naboru podatkov. Zelo koristno je, če gre za ekonomsko analizo finančnega sektorja, ki vključuje velik nabor podatkov, kot so donos sredstev, cene delnic itd..

Razpršenost proti skejsti: Primerjalna tabela

Povzetek razpršenosti proti skejsti

Oba sta najpogostejša izraza, ki se uporabljata za statistično analizo in teorijo verjetnosti za karakterizacijo nabora podatkov, ki vključuje ogromno številčnih podatkov. Disperzija je ukrep za izračunavanje spremenljivosti podatkov ali za preučevanje variacij podatkov med seboj ali okoli povprečja. Ukvarja se predvsem z distribucijo vrednosti podatkov v množici okoli njegove osrednje točke. Merimo ga lahko na več načinov, od katerih sta domet in povprečno odstopanje najpogostejša. Skewness se uporablja za merjenje asimetrije od običajne porazdelitve v nizu podatkov, kar pomeni stopnjo neuravnoteženosti okoli povprečne vrednosti.