Skirtumas tarp dispersijos ir kreivumo

Dispersija vs nuožulnumas

Statistikoje ir tikimybių teorijoje palyginimo tikslais pasiskirstymo kitimas dažnai turi būti išreikštas kiekybiškai. Dispersija ir pakrypimas yra dvi statistinės sąvokos, kai pasiskirstymo forma pateikiama kiekybine skale.

Daugiau apie Dispersiją

Statistikoje dispersija yra atsitiktinio kintamojo variacija arba jo tikimybės pasiskirstymas. Tai matuoja, kiek duomenų taškai nutolę nuo centrinės vertės. Norint tai išreikšti kiekybiškai, aprašomojoje statistikoje naudojami dispersijos matai.

Dispersija, standartinis nuokrypis ir tarpląstelinis intervalas yra dažniausiai naudojami dispersijos matai.

Jei duomenų vertės turi tam tikrą vienetą, dėl skalės, dispersijos matai taip pat gali turėti tuos pačius vienetus. Tarpdecilinis diapazonas, diapazonas, vidutinis skirtumas, absoliutusis mediana, vidutinis absoliutusis nuokrypis ir atstumo standartinis nuokrypis yra sklaidos matavimo vienetai..

Priešingai, yra dispersijos matai, kurie neturi vienetų, t. Y. Be matmenų. Variacija, variacijos koeficientas, kvartilo dispersijos koeficientas ir santykinis vidutinis skirtumas yra dispersijos matavimo vienetai.

Dispersija sistemoje gali kilti dėl klaidų, tokių kaip instrumentinės ir stebėjimo klaidos. Be to, atsitiktiniai pokyčiai pačioje imtyje gali sukelti variacijas. Prieš darant kitas išvadas iš duomenų rinkinio, svarbu turėti kiekybinę idėją apie duomenų kitimą.

Daugiau apie „Skewness“

Statistikoje trapumas yra tikimybių pasiskirstymo asimetrijos matas. Kreivumas gali būti teigiamas arba neigiamas arba kai kuriais atvejais jo nėra. Tai taip pat gali būti vertinama kaip normalaus pasiskirstymo išmatuojimo priemonė.

Jei kreivumas teigiamas, tada didžioji dalis duomenų taškų yra centre į kairę nuo kreivės, o dešinė uodega yra ilgesnė. Jei kreivumas neigiamas, didžioji dalis duomenų taškų yra nukreipta į kreivės dešinę pusę, o kairioji uodega yra gana ilga. Jei kreivumas lygus nuliui, tada populiacija paprastai pasiskirsto.

Normaliame pasiskirstyme, ty kai kreivė yra simetriška, vidurkis, mediana ir režimas turi tą pačią vertę. Jei trapumas nėra lygus nuliui, ši savybė netenkina, o vidurkis, režimas ir mediana gali turėti skirtingas vertes.

Pirmasis ir antrasis Pearsono kreivumo koeficientai dažniausiai naudojami pasiskirstymo skeptiškumui nustatyti.

Pirmasis Pearsono stulbinantis kofektas = (vidutinis - režimas) / (standartinis nuokrypis)

Pearsono antrasis stulbinantis kofektas = 3 (vidutinis - režimas) / (šeštadienio nuokrypis)

Jautresniais atvejais naudojamas pakoreguotas Fišerio-Pirsono standartizuotas momento koeficientas.

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

Kuo skiriasi sklaida nuo sklaidos??

Dispersija yra susijusi su duomenų taškų paskirstymo diapazonu, o paslankumas susijęs su paskirstymo simetrija.

Tiek pasiskirstymo, tiek traiškumo matai yra aprašomieji rodikliai, o trapumo koeficientas parodo pasiskirstymo formą.

Duomenų taškų diapazonui suprasti ir pasiskirstymui nuo vidurkio pasiskirstyti naudojami matavimai, o norint suprasti duomenų taškų kitimo tam tikra linkme tendenciją, naudojamas paslankumas..