Skillnad mellan dispersion och skewness

Graden av variationer uttrycks ofta i form av numeriska data för det enda syftet att jämföra i statistisk teori och analys. Vi beräknar normalt en enda siffra för att representera hela uppsättningen data, som kallas en "genomsnittlig". Det anger emellertid inte något speciellt sätt att bestämma seriens sammansättning. På grund av vilka ytterligare åtgärder krävs för att upplysa oss om hur varorna varierar från varandra eller runt genomsnittet. För att förstå de mycket detaljerade begreppen kvantitativ analys i statistik använder vi mått på dispersion och skevhet. Dispersion är ett mått på distributionsutbredningen runt den centrala platsen, medan skevhet är ett mått på asymmetri i en statistisk fördelning.

Vad är Dispersion?

I statistik är dispersion ett mått på hur fördelat data betyder att det specificerar hur värdena inom en dataset skiljer sig från varandra i storlek. Det är det intervall som en statistisk fördelning sprids runt en central punkt. Det bestämmer huvudsakligen variabiliteten hos objekten i en dataset runt dess centrala punkt. Enkelt uttryckt mäter det graden av variation kring medelvärdet. Åtgärderna för dispersion är viktiga för att bestämma spridningen av data runt ett mått på plats. Till exempel är variansen ett standardmått av dispersion som specificerar hur data fördelas om medelvärdet. Andra dispersionsåtgärder är räckvidd och medelavvikelse.

Vad är Skewness?

Skewness är ett mått på distributionens asymmetri om en viss punkt. En fördelning kan vara mildt asymmetrisk, starkt asymmetrisk eller symmetrisk. Åtgärden av asymmetri för en fördelning beräknas med hjälp av skevhet. I händelse av en positiv skenhet sägs fördelningen vara snedvriden och när skedenheten är negativ, sägs fördelningen vara vänstra skev. Om skevheten är noll är fördelningen symmetrisk. Skewness mäts på grundval av Medel, Median och Mode. Värdet av skevhet kan vara positivt, negativt eller odefinierat beroende på om datapunkterna är vinklade till vänster eller sned åt höger.

Skillnad mellan Dispersion och Skewness

1. Definition av Dispersion vs Skewness

I statistiska termer och sannolikhetsteori är dispersionen storleken på värdena för en slumpmässig variabel eller dess sannolikhetsfördelning. Det beskriver ett område som en distribution sträcker sig eller sprids ut. Enkelt uttryckt är det ett mått att studera varianterna av föremålen. Skejhet är å andra sidan ett mått på asymmetrin i en statistisk fördelning av en slumpmässig variabel om dess medelvärde. Värdet av skevhet kan vara både positivt och negativt, eller ibland odefinierat. Enkelt uttryckt, sägs asymmetriska fördelningar vara skevade

2. Åtgärder mot dispersion mot skewness

Spridningsåtgärderna betyder i vilken utsträckning variationerna är avvägda från deras centrala värde. Närmare bestämt mäter det graden av variabilitet i variabelns värde runt medelvärdet. Dispersion indikerar spridningen av data. Åtgärderna för skevhet innebär hur asymmetrisk fördelningen är och bestämmer om datapunkter är sned åt höger eller till vänster. Om fördelningen sägs vara snedställd till vänster är värdet negativt och värdet är positivt om fördelningen är sned åt höger.

3. Beräkning av dispersion vs. Skewness

Dispersionen beräknas på grundval av vissa medelvärden. Det är en statistisk beräkning som mäter graden av variation och det finns många olika sätt att beräkna dispersionen, men de två vanligaste är intervall och genomsnittlig avvikelse. Räckvidd är skillnaden mellan de största och minsta värdena i en uppsättning data, medan genomsnittlig avvikelse är medelvärdet av de absoluta värdena för avvikelserna för de funktionella värdena från en central punkt. Skewness, å andra sidan, beräknas på grundval av Medel, Median och Mode. Om medelvärdet är större än läget har du en positiv skev och om medelvärdet är mindre än läget har du en negativ skev. Dessutom har fördelningen en noll skev vid en symmetrisk fördelning.

4. Applikationer av Dispersion vs Skewness

Dispersionen används huvudsakligen för att beskriva förhållandet mellan en uppsättning data och bestämma graden av variation av värdena på data från deras medelvärde. Statistisk dispersion kan användas för andra statistiska metoder, såsom regressionsanalys, som är en process som används för att förstå förhållandet mellan variabler. Det kan också användas för att testa Reliability of Average. Skewness handlar å andra sidan om fördelningen av en uppsättning data. Det är ytterst till hjälp när det gäller ekonomisk analys inom finanssektorn, som innefattar en stor uppsättning data som tillgångsavkastning, aktiekurser mm.

Dispersion vs Skewness: Jämförelse Diagram

Sammanfattning av Dispersion vs Skewness

Båda är de vanligaste termerna som används i statistisk analys och sannolikhetsteori för att karakterisera en datamängd med en stor mängd numeriska data. Dispersion är ett mått för att beräkna variabiliteten i data eller för att studera variationerna av data bland dem själva eller kring dess genomsnitt. Det handlar huvudsakligen om fördelningen av värden av data i en uppsättning kring dess centrala punkt. Det kan mätas på ett antal sätt, varav Range and Average Deviation är den vanligaste. Skewness används för att mäta asymmetri från den normala fördelningen i en dataset vilket innebär graden till vilken fördelningen är avbalanserad kring den genomsnittliga.