Išsklaidymas prieš iškrypimą
Statistikoje ir tikimybių teorijoje, kad būtų galima palyginti, pasiskirstymo kitimas dažnai turi būti išreikštas kiekybiniu būdu. Sklaida ir iškrypimas yra dvi statistinės sąvokos, kai pasiskirstymo forma pateikiama kiekybine skale.
Daugiau apie dispersiją
Statistikoje dispersija yra atsitiktinio dydžio kitimas arba jo tikimybių skirstinys. Tai matas, kaip toli duomenų taškai yra nuo centrinės vertės. Norint tai išreikšti kiekybiškai, aprašomojoje statistikoje naudojami sklaidos matai.
Variantas, standartinis nuokrypis ir tarpkvartilių diapazonas yra dažniausiai naudojami dispersijos matai.
Jei duomenų reikšmės turi tam tikrą vienetą, dėl skalės sklaidos matai taip pat gali turėti tuos pačius vienetus. Tarpdecilinis diapazonas, diapazonas, vidutinis skirtumas, vidutinis absoliutus nuokrypis, vidutinis absoliutus nuokrypis ir atstumo standartinis nuokrypis yra dispersijos su vienetais matai.
Priešingai, yra dispersijos matų, kurie neturi vienetų, t. y. be matmenų. Dispersija, variacijos koeficientas, kvartilio dispersijos koeficientas ir santykinis vidutinis skirtumas yra dispersijos matai be vienetų.
Išsklaidą sistemoje gali kilti dėl klaidų, tokių kaip instrumentinės ir stebėjimo klaidos. Be to, atsitiktiniai pačios imties svyravimai gali sukelti skirtumus. Prieš darant kitas išvadas iš duomenų rinkinio, svarbu turėti kiekybinį supratimą apie duomenų kitimą.
Daugiau apie Skewness
Statistikoje iškrypimas yra tikimybių skirstinių asimetrijos matas. Iškrypimas gali būti teigiamas arba neigiamas, arba kai kuriais atvejais jo visai nėra. Jis taip pat gali būti laikomas poslinkio nuo normalaus skirstinio matu.
Jei įstrižas teigiamas, didžioji duomenų taškų dalis yra nukreipta kreivės kairėje, o dešinė uodega yra ilgesnė. Jei įstrižas yra neigiamas, didžioji duomenų taškų dalis yra nukreipta į dešinę kreivės pusę, o kairioji uodega yra gana ilga. Jei iškrypimas lygus nuliui, populiacija pasiskirsto įprastai.
Normaliame skirstinyje, ty kai kreivė yra simetriška, vidurkis, mediana ir režimas turi tą pačią reikšmę. Jei iškrypimas nėra nulis, ši savybė negalioja, o vidurkio, režimo ir medianos reikšmės gali skirtis.
Pirmasis ir antrasis Pirsono kreivumo koeficientai dažniausiai naudojami skirstinių pasvirumui nustatyti.
Pearson's first skewness coffeicent=(vidurkis – režimas) / (standartinis nuokrypis)
Pearson’o antrojo kreivumo kofeicentas=3 (vidurkis – režimas) / (satandardinis nuokrypis)
Jautresniais atvejais naudojamas pakoreguotas Fisher-Pearson standartizuotas momento koeficientas.
G={n / (n-1) (n-2)} ∑i=1 ((y-ӯ)/s)3
Kuo skiriasi dispersija ir įstrižas?
Dispersija yra susijusi su diapazonu, kuriame yra paskirstomi duomenų taškai, o iškrypimas susijęs su pasiskirstymo simetrija.
Ir dispersijos, ir kreivumo matai yra aprašomieji matai, o pasvirimo koeficientas parodo pasiskirstymo formą.
Išsklaidos priemonės naudojamos norint suprasti duomenų taškų diapazoną ir nuokrypį nuo vidurkio, o iškrypimas naudojamas norint suprasti duomenų taškų kitimo tam tikra kryptimi tendenciją.
