Razlike med srčnostjo in kurtozo

Skewness, v osnovnem smislu pomeni, da ni v središču, kar tudi v statistiki pomeni pomanjkanje simetrije. S pomočjo poševnosti je mogoče prepoznati obliko porazdelitve podatkov. Kurtoza, na drugi strani se nanaša na poudarjenost vrha distribucijske krivulje. Glavna razlika med naklonjenostjo in kurtozo je v tem, da prvi govorijo o stopnji simetrije, medtem ko drugi govorijo o stopnji največje moči pri porazdelitvi frekvenc.

Podatki se lahko distribuirajo na več načinov, na primer, da se razširijo bolj na levi ali desni strani ali enakomerno razporedijo. Ko se podatki enakomerno razpršijo na osrednji točki, se imenuje kot normalna porazdelitev. Je popolnoma simetrična, zvončasta krivulja, tj. Obe strani sta enaki in zato ni poševen. Tu so vsi trije povprečni, srednji in modni na eni točki.

Pomemba in kurtoza sta dve pomembni značilnosti porazdelitve, ki ju preučujemo v opisni statistiki. Za nadaljnje razumevanje razumevanja teh dveh konceptov si oglejmo spodnji članek.

Vsebina: Skewness Vs Kurtosis

1. Primerjalna tabela
2. Opredelitev
3. Ključne razlike
4. Zaključek

Primerjalna tabela

Osnove za primerjavo	Skewness	Kurtoza
Pomen	Skewness namiguje na tendenco porazdelitve, ki določa njeno simetrijo glede na srednjo vrednost.	Kurtoza pomeni merilo ustrezne ostrine krivulje v frekvenčni porazdelitvi.
Ukrep za	Stopnja samohranilnosti v distribuciji.	Stopnja repom v distribuciji.
Kaj je to?	Je indikator pomanjkanja enakovrednosti v frekvenčni porazdelitvi.	Je merilo podatkov, ki je glede na normalno porazdelitev najvišje ali ravno.
Predstavlja	Količina in smer naklona.	Kako visok je oster osrednji vrh?

Opredelitev Skewness

Izraz „poševnost“ se uporablja za pomen odsotnosti simetrije od povprečja nabora podatkov. Za odstopanje od povprečja je značilno, da je na eni strani večji od druge, to je atribut porazdelitve, ki ima en rep težji od drugega. Skewness se uporablja za označevanje oblike porazdelitve podatkov.

V nagnjenem porazdelitvi se krivulja razširi na levo ali desno stran. Torej, ko se ploskev podaljša proti desni strani bolj, označuje pozitivno poševnost, kjer je način < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.

Opredelitev kurtoze

Kurtoza je v statistiki opredeljena kot parameter relativne ostrine vrha verjetnostne krivulje porazdelitve. Ugotavlja, kako so opažanja razporejena po središču razdelitve. Uporablja se za označevanje ravnosti ali vrha frekvenčne krivulje porazdelitve in merjenje repov ali izdatkov distribucije.

Pozitivna kurtoza pomeni, da je porazdelitev največja kot običajna, medtem ko negativna kurtoza kaže, da je porazdelitev manj končna od običajne. Obstajajo tri vrste distribucij:

• Leptokurtski: Ostro zasnovan z maščobnimi repi in manj spremenljiv.
• Mesokurtik: Srednje konice
• Platykurtik: Najbolj raven vrh in zelo razpršen.

Ključne razlike med srčnostjo in kurtozo

Predstavljene točke pojasnjujejo temeljne razlike med naklonjenostjo in kurtozo:

1. Značilnost frekvenčne porazdelitve, ki ugotavlja njeno simetrijo glede na srednjo vrednost, se imenuje naklonjenost. Kurtoza na drugi strani pomeni relativno poudarjenost standardne krivulje zvonca, ki je določena s porazdelitvijo frekvenc.
2. Skewness je merilo stopnje omejenosti v frekvenčni porazdelitvi. Nasprotno je kurtoza merilo stopnje revnosti v frekvenčni porazdelitvi.
3. Skewness je pokazatelj pomanjkanja simetrije, to je, da sta leva in desna stran krivulje neenakomerna glede na osrednjo točko. V nasprotju s tem je kurtoza merilo podatkov, ki je bodisi najvišje ali ravno glede na porazdelitev verjetnosti.
4. Skewness kaže, koliko in v kateri smeri vrednosti odstopajo od povprečja? Kurtoza v nasprotju s tem razlaga, kako visok in oster je osrednji vrh?

Zaključek

Za normalno porazdelitev je vrednost statistike naklona in kurtoze enaka nič. Bistvo porazdelitve je v tem, da se v naklonu načrt verjetnostne porazdelitve raztegne na obe strani. Po drugi strani kurtoza identificira način; vrednosti so razvrščene okoli osrednje točke na frekvenčni porazdelitvi.