Разлика између дисперзије и скотности

Степен варијација се често изражава у бројчаним подацима с једином сврхом поређења у статистичкој теорији и анализи. Ми обично израчунавамо једну цифру која представља целокупан скуп података, који се зове „просек“. Међутим, не одређује посебан начин одређивања састава серија. Због чега су потребне додатне мере да бисте нас просветлили у зависности од тога како се предмети разликују један од другог или око просека. Да бисмо разумели детаљније појмове квантитативне анализе у статистици, користимо мере дисперзије и нагиба. Дисперзија је мера распона дистрибуције око централне локације док је скочност мерило асиметрије у статистичкој расподели.

Шта је дисперзија?

У статистици, дисперзија је мерило дистрибуције података, односно значи како се вредности унутар скупа података међусобно разликују у величини. То је распон у који се шири статистичка дистрибуција око средишње тачке. Он углавном одређује варијабилност ставки скупа података око његове централне тачке. Једноставно речено, он мери степен варијабилности око средње вредности. Мере расипања важне су за утврђивање ширења података око мере локације. На пример, варијанца је стандардна мера дисперзије која одређује како се подаци дистрибуирају о средњој вредности. Остале мере расипања су домет и просечно одступање.

Шта је Скевнесс?

Скевнесс је мјера асиметрије расподјеле око одређене тачке. Дистрибуција може бити благо асиметрична, снажно асиметрична или симетрична. Мера асиметрије дистрибуције израчунава се коришћењем нагиба. У случају позитивног накривљености, за дистрибуцију се каже да је десно нагнута, а када је негативна, за дистрибуцију се каже да је лево нагнута. Ако је нагиб једнак нули, дистрибуција је симетрична. Скевнесс се мери на основу Средње, Средње и Режим. Вредност накривљености може бити позитивна, негативна или недефинисана у зависности да ли су тачке података нагнуте улево или укривљене у десно.

Разлика између дисперзије и скотности

1. Дефиниција Дисперзије против Скевнесса

У статистичком погледу и теорији вероватноће, дисперзија је величина распона вредности за случајну променљиву или њена дистрибуција вероватноће. Описује опсег на који се дистрибуција протеже или шири. Једноставно речено, то је мера за проучавање променљивости предмета. Скевнесс је, с друге стране, мерило асиметрије у статистичкој расподели случајне променљиве око њене средње вредности. Вредност накривљености може бити и позитивна и негативна, или понекад недефинисана. Једноставно речено, асиметричне дистрибуције су искривљене

2. Мере дисперзије насупрот шкртости

Мјере дисперзије значе у којој мјери су разлике избалансиране од њихове средишње вриједности. Тачније, мери степен променљивости у вредности променљиве око средње вредности. Дисперзија указује на ширење података. Мере косости значе колико је асиметрична дистрибуција и одређују да ли су тачке података нагнуте у десно или улево. Ако се каже да је дистрибуција нагнута улево, вредност је негативна, а вредност позитивна ако је дистрибуција нагнута удесно.

3. Прорачун дисперзије насупрот скебрности

Дисперзија се израчунава на основу одређеног просека. То је статистички израчун који мери степен варијације и постоји много различитих начина за израчунавање дисперзије, али два најчешћа су опсег и просечно одступање. Распон је разлика између највеће и најмање вредности у скупу података, док просечна девијација је просек апсолутних вредности одступања функционалних вредности од централне тачке. Скевнесс се, с друге стране, израчунава на основу Средње, Средње и Режим. Ако је средња вредност већа од режима, имате позитивно нагиб и у случају да је средња вредност мања од режима, имате негативан нагиб. Поред тога, у случају симетричне дистрибуције дистрибуција има нулти скок.

4. Примене Дисперзије против Скевнесс-а

Дисперзија се углавном користи за описивање односа између скупа података и одређивање степена варијације вредности података од њихове просечне вредности. Статистичка дисперзија се може користити за друге статистичке методе, попут регресијске анализе, што је процес који се користи за разумевање односа међу променљивим. Такође се може користити за тестирање поузданости Просека. Скевнесс се, с друге стране, бави природом дистрибуције у скупу података. Изузетно је корисно када се ради о економској анализи у финансијском сектору која укључује велики скуп података као што су приноси имовине, цене акција, итд..

Дисперсион вс. Скевнесс: упоредни графикон

Резиме Дисперсион вс. Скевнесс

Оба су најчешћи изрази који се користе у статистичкој анализи и теорији вероватноће за карактеризацију скупа података који укључују огроман број нумеричких података. Дисперзија је мера за израчунавање променљивости података или за проучавање варијација података међу собом или око просека. Углавном се бави дистрибуцијом вредности података у скупу око своје централне тачке. Може се мерити на више начина, од којих су домет и просечно одступање најчешћи. Скевнесс се користи за мерење асиметрије од нормалне дистрибуције у скупу података што значи степен до кога је дистрибуција неуравнотежена око средњег.