Sự khác biệt giữa Phân tán và Skewness

Phân tán vs Skewness

Trong thống kê và lý thuyết xác suất, thường thì sự thay đổi trong các bản phân phối phải được thể hiện một cách định lượng cho mục đích so sánh. Phân tán và Skewness là hai khái niệm thống kê trong đó hình dạng của phân phối được trình bày theo thang định lượng.

Thêm về phân tán

Trong thống kê, độ phân tán là biến thể của một biến ngẫu nhiên hoặc phân phối xác suất của nó. Nó là thước đo khoảng cách các điểm dữ liệu nằm cách giá trị trung tâm. Để biểu thị định lượng này, các biện pháp phân tán được sử dụng trong thống kê mô tả.

Phương sai, độ lệch chuẩn và phạm vi giữa các nhóm là các biện pháp phân tán được sử dụng phổ biến nhất.

Nếu các giá trị dữ liệu có một đơn vị nhất định, do thang đo, các biện pháp phân tán cũng có thể có cùng đơn vị. Phạm vi liên vùng, Phạm vi, chênh lệch trung bình, độ lệch tuyệt đối trung vị, độ lệch tuyệt đối trung bình và độ lệch chuẩn khoảng cách là các biện pháp phân tán với các đơn vị.

Ngược lại, có các biện pháp phân tán không có đơn vị, tức là không thứ nguyên. Phương sai, hệ số biến thiên, hệ số phân tán và phân biệt trung bình tương đối là các biện pháp phân tán không có đơn vị.

Sự phân tán trong một hệ thống có thể bắt nguồn từ các lỗi, chẳng hạn như các lỗi về công cụ và quan sát. Ngoài ra, các biến thể ngẫu nhiên trong chính mẫu có thể gây ra các biến thể. Điều quan trọng là phải có ý tưởng định lượng về sự thay đổi trong dữ liệu trước khi đưa ra kết luận khác từ bộ dữ liệu.

Tìm hiểu thêm về Skewness

Trong thống kê, độ lệch là thước đo sự bất đối xứng của phân phối xác suất. Skewness có thể là tích cực hoặc tiêu cực, hoặc trong một số trường hợp không tồn tại. Nó cũng có thể được coi là một biện pháp bù đắp từ phân phối bình thường.

Nếu độ lệch là dương, thì phần lớn các điểm dữ liệu được căn giữa bên trái của đường cong và đuôi phải dài hơn. Nếu độ lệch là âm, phần lớn các điểm dữ liệu được tập trung về phía bên phải của đường cong và đuôi bên trái khá dài. Nếu độ lệch bằng 0, thì dân số thường được phân phối.

Trong một phân phối bình thường, đó là khi đường cong đối xứng, giá trị trung bình, trung vị và chế độ có cùng giá trị. Nếu độ lệch không bằng 0, thuộc tính này không giữ và giá trị trung bình, chế độ và trung vị có thể có các giá trị khác nhau.

Các hệ số xiên thứ nhất và thứ hai của Pearson thường được sử dụng để xác định độ lệch của các bản phân phối.

Độ lệch đầu tiên của Pearson coffeicent = (trung bình - chế độ) / (độ lệch chuẩn)

Độ lệch thứ hai của Pearson coffeicent = 3 (trung bình - chế độ) / (độ lệch satndard)

Trong các trường hợp nhạy cảm hơn, hệ số mô men chuẩn hóa Fisher-Pearson được điều chỉnh được sử dụng.

G = n / (n-1) (n-2)ⁿ_{i = 1} ((y-ӯ) / s)³

Sự khác biệt giữa Phân tán và Skewness là gì?

Phân tán mối quan tâm về phạm vi mà các điểm dữ liệu được phân phối và độ lệch liên quan đến tính đối xứng của phân phối.

Cả hai biện pháp phân tán và độ lệch đều là các biện pháp mô tả và hệ số của độ lệch cho thấy một hình dạng của phân phối.

Các biện pháp phân tán được sử dụng để hiểu phạm vi của các điểm dữ liệu và bù từ giá trị trung bình trong khi độ lệch được sử dụng để hiểu xu hướng biến đổi các điểm dữ liệu theo một hướng nhất định.