Skillnader mellan Skewness och Kurtosis

skevhet, i grundläggande termer innebär off-center, det betyder även i statistik det betyder symmetribrist. Med hjälp av skevhet kan man identifiera formen av fördelningen av data. Kurtosis, å andra sidan hänvisar till spetsen av en topp i fördelningskurvan. Den huvudsakliga skillnaden mellan skewness och kurtosis är att de tidigare talar om symmetri, medan den senare talar om graden av toppunkt, i frekvensfördelningen.

Data kan distribueras på många sätt, som att spridas mer åt vänster eller till höger eller jämnt spridda. När data sprids enhetligt på den centrala punkten kallas det som Normal Distribution. Det är perfekt symmetrisk, klockformad kurva, dvs båda sidorna är lika och så är det inte skevt. Här ligger alla tre medelvärden, median och läget vid en tidpunkt.

Skewness och Kurtosis är de två viktiga egenskaperna hos distribution som studeras i beskrivande statistik. För att förstå förståelsen för dessa två begrepp, låt oss ta en titt på artikeln nedan.

Innehåll: Skewness Vs Kurtosis

Jämförelsediagram

Grunder för jämförelse	skevhet	Kurtosis
Menande	Skewness antyder tendensen av en fördelning som bestämmer sin symmetri om medelvärdet.	Kurtosis betyder mätningen av respektive skärpa hos kurvan, i frekvensfördelningen.
Åtgärd för	Graden av lopsidedness i fördelningen.	Graden av tailedness i distributionen.
Vad är det?	Det är en indikator på bristande ekvivalens i frekvensfördelningen.	Det är mätningen av data, som antingen är toppad eller platt i förhållande till normalfördelningen.
Representerar	Beloppets storlek och riktning.	Hur hög och skarp är den centrala toppen?

Definition av Skewness

Uttrycket "skewness" används för att mena frånvaron av symmetri från medelvärdet av datasetet. Det är karakteristiskt för avvikelsen från medelvärdet, att vara större på ena sidan än den andra, dvs attributet av fördelningen med en svans tyngre än den andra. Skewness används för att indikera formen av fördelningen av data.

I en sned fördelning sträcker sig kurvan antingen till vänster eller höger sida. Så när plottet sträcker sig mot höger sida mer, betecknar det positiv skevhet, vilket läge < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.

Definition av Kurtosis

I statistik definieras kurtosis som parametern för relativ skärpa på toppen av sannolikhetsfördelningskurvan. Det fastställer hur observationerna samlas kring distributionscentrumet. Den används för att indikera platthöjden eller toppunkten hos frekvensfördelningskurvan och mäter fördelningens svans eller utjämnare.

Positiv kurtosis representerar att fördelningen är mer toppad än normalfördelningen, medan negativ kurtosis visar att fördelningen är mindre toppad än normalfördelningen. Det finns tre typer av distributioner:

Leptokurtic: Skarpt toppade med feta svansar och mindre variabel.
Mesokurtic: Medium toppad
Platykurtic: Flattest topp och mycket dispergerad.

Viktiga skillnader mellan Skewness och Kurtosis

De punkter som presenteras för dig förklarar de grundläggande skillnaderna mellan skevhet och kurtosis:

Karaktäristiken för en frekvensfördelning som konstaterar sin symmetri om medelvärdet kallas skedhet. Å andra sidan betyder Kurtosis den relativa spetsen hos standardklockkurvan, definierad av frekvensfördelningen.
Skewness är ett mått på graden av lopsidedness i frekvensfördelningen. Omvänt är kurtosis ett mått på grad av tailedness i frekvensfördelningen.
Skewness är en indikator på brist på symmetri, dvs både vänster och höger sida av kurvan är ojämna i förhållande till centralpunkten. I motsats härtill är kurtosis ett mått på data, som antingen är toppad eller platt, med hänsyn till sannolikhetsfördelningen.
Skewness visar hur mycket och i vilken riktning, värdena avviker från medelvärdet? Kurtosis förklarar däremot hur hög och skarp den centrala toppen är?

Slutsats

För en normal fördelning är värdet av skewness och kurtosis-statistiken noll. Kärnpunkten i fördelningen är att i sårhet sträcker sig sannolikhetsfördelningens plot åt sidan. Å andra sidan identifierar kurtosis vägen; värden grupperas kring den centrala punkten på frekvensfördelningen.

Utbildning