Forskel mellem spredning og skevhed

Graden af ​​variationer udtrykkes ofte i form af numeriske data med det eneste formål at sammenligne i statistisk teori og analyse. Vi beregner normalt et enkelt tal til at repræsentere hele datasættet, der kaldes et ”gennemsnit”. Den specificerer imidlertid ikke nogen særlig måde at bestemme sammensætningen af ​​serier. På grund af hvilke yderligere foranstaltninger der kræves for at oplyse os om, hvordan emner varierer fra hinanden eller omkring gennemsnittet. For at forstå de meget detaljerede begreber med kvantitativ analyse i statistikker bruger vi målinger af spredning og skævhed. Spredning er et mål for fordelingsområdet omkring det centrale sted, mens skævhed er et mål på asymmetri i en statistisk fordeling.

Hvad er spredning?

I statistikker er spredning et mål for, hvor distribueret dataene betyder, at det specificerer, hvordan værdierne i et datasæt adskiller sig fra hinanden i størrelse. Det er det område, som en statistisk fordeling spreder sig omkring et centralt punkt. Det bestemmer hovedsageligt variationen af ​​elementerne i et datasæt omkring dets centrale punkt. Enkelt sagt måler den graden af ​​variation omkring middelværdien. Målingerne af spredning er vigtige for at bestemme spredningen af ​​data omkring et mål for placering. For eksempel er variansen et standardmål for spredning, der specificerer, hvordan dataene distribueres om middelværdien. Andre mål for spredning er rækkevidde og gennemsnitlig afvigelse.

Hvad er skevhed?

Skewness er et mål på asymmetri i distributionen omkring et bestemt punkt. En fordeling kan være let asymmetrisk, stærkt asymmetrisk eller symmetrisk. Målet for asymmetri af en fordeling beregnes ved hjælp af skævhed. I tilfælde af en positiv skævhed siges fordelingen at være retvinklet, og når skævheden er negativ, siges fordelingen at være venstrehøj. Hvis skævheden er nul, er fordelingen symmetrisk. Skewness måles på basis af middelværdi, median og tilstand. Værdien af ​​skævhed kan være positiv, negativ eller udefineret afhængigt af om datapunkterne er skæve mod venstre eller skæve til højre.

Forskel mellem spredning og skevhed

1. Definition af Dispersion vs. Skewness

I statistiske termer og sandsynlighedsteori er spredning størrelsen på intervallet af værdier for en tilfældig variabel eller dens sandsynlighedsfordeling. Den beskriver et interval, hvortil en distribution strækkes eller spredes. Kort sagt er det et mål at undersøge varernes variationer. Skewness er på den anden side et mål for asymmetrien i en statistisk fordeling af en tilfældig variabel omkring dens gennemsnit. Værdien af ​​skævhed kan være både positiv og negativ eller undertiden udefineret. Enkelt sagt siges det, at asymmetriske fordelinger er skæve

2. Målinger af spredning vs. skevhed

Målingerne af spredning betyder i hvor høj grad variationerne afbalanceres fra deres centrale værdi. Mere præcist måler den graden af ​​variation i en variables værdi omkring middelværdien. Spredning angiver spredningen af ​​dataene. Målene for skævhed betyder, hvor asymmetrisk fordelingen er, og bestemmer, om datapunkter er skæve til højre eller til venstre. Hvis fordelingen siges at være skævet til venstre, er værdien negativ, og værdien er positiv, hvis fordelingen er skævet til højre.

3. Beregning af spredning kontra skevhed

Spredning beregnes på grundlag af et bestemt gennemsnit. Det er en statistisk beregning, der måler graden af ​​variation, og der er mange forskellige måder at beregne spredning på, men de to af de mest almindelige er rækkevidde og gennemsnitafvigelse. Område er forskellen mellem de største og de mindste værdier i et datasæt, mens gennemsnitafvigelse er gennemsnittet af de absolutte værdier for afvigelserne for de funktionelle værdier fra et centralt punkt. Skewness beregnes på den anden side på baggrund af middelværdi, median og tilstand. Hvis middelværdien er større end tilstanden, har du et positivt skævhed, og hvis gennemsnittet er mindre end tilstanden, har du et negativt skævt. Derudover har fordelingen et nul skævhed i tilfælde af en symmetrisk fordeling.

4. Anvendelser af Dispersion vs. Skewness

Spredning bruges hovedsageligt til at beskrive forholdet mellem et datasæt og bestemme graden af ​​variation i dataværdierne fra deres gennemsnitlige værdi. Statistisk spredning kan bruges til andre statistiske metoder, såsom regressionsanalyse, som er en proces, der bruges til at forstå forholdet mellem variabler. Det kan også bruges til at teste gennemsnitets pålidelighed. Skewness, derimod, beskæftiger sig med distributionen i et sæt data. Det er yderst nyttigt, når det kommer til økonomisk analyse i finanssektoren, som involverer et stort sæt data såsom aktivafkast, aktiekurser osv..

Dispersion vs. Skewness: Sammenligningstabel

Resumé af spredning vs. skevhed

Begge er de mest almindelige udtryk, der bruges i statistisk analyse og sandsynlighedsteori for at karakterisere et datasæt, der involverer en enorm masse af numeriske data. Spredning er et mål for at beregne variationen i dataene eller til at undersøge variationerne af dataene indbyrdes eller omkring dets gennemsnit. Den beskæftiger sig hovedsageligt med fordelingen af ​​data i et sæt omkring dets centrale punkt. Det kan måles på en række måder, hvorfra rækkevidde og gennemsnitlig afvigelse er de mest almindelige. Skewness bruges til at måle asymmetri fra den normale fordeling i et datasæt, hvilket betyder, i hvilken grad fordelingen er ubalanceret omkring middelværdien.