Dispersion vs Skewness
I statistik och sannolikhetsteori måste variationen i fördelningarna ofta uttryckas på ett kvantitativt sätt för jämförelseändamål. Dispersion and Skewness är två statistiska begrepp där distributionens form presenteras i en kvantitativ skala.
Mer om spridning
I statistiken är spridningen variationen av en slumpmässig variabel eller dess sannolikhetsfördelning. Det är ett mått på hur långt datapunkterna ligger från det centrala värdet. För att uttrycka detta kvantitativt används mått på spridning i beskrivande statistik.
Varians, standardavvikelse och intervall mellan kvartiler är de vanligaste måtten på dispersion.
Om datavärdena har en viss enhet på grund av skalan kan måtten på dispersion också ha samma enheter. Interdecile intervall, Range, medelskillnad, median absolut avvikelse, genomsnittlig absolut avvikelse och avstånd standardavvikelse är mått på spridning med enheter.
Däremot finns det mått på spridning som inte har några enheter, dvs. måttlösa. Varians, variationskoefficient, kvartil dispersionskoefficient och relativ medelskillnad är mått på dispersion utan enheter.
Dispersion i ett system kan härröra från fel, såsom instrumentella och observationsfel. Slumpmässiga variationer i själva urvalet kan också orsaka variationer. Det är viktigt att ha en kvantitativ uppfattning om variationen i data innan du drar andra slutsatser från datamängden.
Mer om Skewness
I statistik är snedhet ett mått på asymmetri för sannolikhetsfördelningarna. Skevhet kan vara positiv eller negativ eller i vissa fall obefintlig. Det kan också betraktas som ett mått på förskjutning från normalfördelningen.
Om snedställningen är positiv, är huvuddelen av datapunkterna centrerad till vänster om kurvan och höger svans är längre. Om snedheten är negativ, är huvuddelen av datapunkterna centrerad mot höger om kurvan och vänster svans är ganska lång. Om snedställningen är noll är befolkningen normalt fördelad.
I en normalfördelning, det vill säga när kurvan är symmetrisk, har medelvärdet, medianen och läget samma värde. Om snedställningen inte är noll håller inte den här egenskapen och medelvärdet, läget och medianen kan ha olika värden.
Pearsons första och andra koefficienter för skevhet används ofta för att bestämma snedställningen av fördelningarna.
Pearsons första skevhetskaffe = (medelvärde - läge) / (standardavvikelse)
Pearsons andra skevhetskaffe = 3 (medelvärde) / (satndardavvikelse)
I mer känsliga fall används justerad standardiserad momentkoefficient för Fisher-Pearson.
G = {n / (n-1) (n-2)} ∑ n i = 1 ((y-ӯ) / s) 3
Vad är skillnaden mellan Dispersion och Skewness?
Dispersionsproblem angående det intervall som datapunkterna distribueras över, och snedheten gäller distributionens symmetri.
Båda måtten på spridning och snedhet är beskrivande mått och snedhetskoefficienten ger en indikation på fördelningen.
Mätningar av dispersion används för att förstå datapunkternas intervall och förskjutning från medelvärdet medan skevhet används för att förstå tendensen för variationen av datapunkter i en viss riktning.
