Verschil tussen dispersie en skewness

De mate van variaties wordt vaak uitgedrukt in termen van numerieke gegevens voor het enige doel van vergelijking in statistische theorie en analyse. We berekenen normaal gesproken één getal om de volledige gegevensset weer te geven, die een 'gemiddelde' wordt genoemd. Het specificeert echter geen specifieke manier om de samenstelling van reeksen te bepalen. Vanwege welke aanvullende maatregelen nodig zijn om ons te informeren over hoe items van elkaar of rond het gemiddelde variëren. Om de veel gedetailleerde concepten van kwantitatieve analyse in statistieken te begrijpen, gebruiken we maten van spreiding en scheefheid. Dispersie is een maat voor het verspreidingsbereik rond de centrale locatie, terwijl skewness een maat is voor asymmetrie in een statistische verdeling.

Wat is Dispersie?

In statistieken is dispersie een maatstaf voor hoe gedistribueerd de gegevens zijn, het geeft aan hoe de waarden binnen een gegevensverzameling qua grootte van elkaar verschillen. Het is het bereik waartoe een statistische verdeling rond een centraal punt wordt verspreid. Het bepaalt voornamelijk de variabiliteit van de items van een dataset rond het centrale punt. Simpel gezegd, het meet de mate van variabiliteit rond de gemiddelde waarde. De spreidingsmaten zijn belangrijk om de verspreiding van gegevens rond een meetlocatie te bepalen. De variantie is bijvoorbeeld een standaard verspreidingsmaatstaf die aangeeft hoe de gegevens over het gemiddelde worden verdeeld. Andere dispersiemetingen zijn Bereik en Gemiddelde Afwijking.

Wat is Skewness?

Skewness is een maat voor asymmetrie van distributie over een bepaald punt. Een verdeling kan mild asymmetrisch, sterk asymmetrisch of symmetrisch zijn. De mate van asymmetrie van een verdeling wordt berekend met behulp van scheefheid. In het geval van een positieve scheefheid, wordt gezegd dat de verdeling rechts-schuin is en wanneer de scheefheid negatief is, wordt gezegd dat de verdeling links-schuin is. Als de scheefheid nul is, is de verdeling symmetrisch. Skewness wordt gemeten op basis van Mean, Median en Mode. De waarde van skewness kan positief, negatief of ongedefinieerd zijn, afhankelijk van of de gegevenspunten naar links zijn verschoven of naar rechts zijn verschoven.

Het verschil tussen dispersie en skewness

1. Definitie van dispersie versus skewness

In statistische termen en waarschijnlijkheidstheorie is dispersie de grootte van het bereik van waarden voor een willekeurige variabele of de waarschijnlijkheidsverdeling ervan. Het beschrijft een bereik waarnaar een verdeling wordt uitgerekt of verspreid. Simpel gezegd, het is een maatregel om de variabiliteit van de items te bestuderen. Skewness, aan de andere kant, is een maat voor de asymmetrie in een statistische verdeling van een willekeurige variabele over het gemiddelde. De waarde van skewness kan zowel positief als negatief zijn, of soms ongedefinieerd. Simpel gezegd, asymmetrische distributies worden schuin weergegeven

2. Maatregelen van dispersie vs. skewness

De maten van spreiding duiden op de mate waarin de variaties buiten hun centrale waarde zijn uitgebalanceerd. Meer precies, het meet de mate van variabiliteit in de waarde van een variabele rond de gemiddelde waarde. Dispersie geeft de verspreiding van de gegevens aan. De maatschommelingen betekenen hoe asymmetrisch de verdeling is en bepalen of gegevenspunten naar rechts of naar links worden verschoven. Als de verdeling schuin naar links wordt weergegeven, is de waarde negatief en is de waarde positief als de verdeling naar rechts is verschoven.

3. Berekening van dispersie versus skewness

Dispersie wordt berekend op basis van een bepaald gemiddelde. Het is een statistische berekening die de mate van variatie meet en er zijn veel verschillende manieren om de spreiding te berekenen, maar de twee meest voorkomende zijn spreiding en gemiddelde afwijking. Bereik is het verschil tussen de grootste en de kleinste waarden in een gegevensset, terwijl de gemiddelde afwijking het gemiddelde is van de absolute waarden van de afwijkingen van de functionele waarden van een centraal punt. Skewness, aan de andere kant, wordt berekend op basis van Mean, Median en Mode. Als het gemiddelde groter is dan de modus, hebt u een positieve scheeftrekking en in het geval dat het gemiddelde kleiner is dan de modus, heeft u een negatieve scheefstand. Bovendien heeft de distributie een nulverschuiving in het geval van een symmetrische verdeling.

4. Toepassingen van dispersie versus skewness

Dispersie wordt hoofdzakelijk gebruikt om de relatie tussen een set gegevens te beschrijven en de mate van variatie van de waarden van gegevens van hun gemiddelde waarde te bepalen. Statistische spreiding kan worden gebruikt voor andere statistische methoden, zoals regressieanalyse, een proces dat wordt gebruikt om de relatie tussen variabelen te begrijpen. Het kan ook worden gebruikt om de betrouwbaarheid van het gemiddelde te testen. Skewness, aan de andere kant, behandelt de aard van distributie in een set gegevens. Het is uitermate nuttig als het gaat om economische analyse in de financiële sector, waarbij een groot aantal gegevens betrokken zijn, zoals opbrengsten van activa, aandelenkoersen, enz..

Dispersie vs. skewness: vergelijkingsdiagram

Samenvatting van dispersie versus skewness

Beide zijn de meest gebruikelijke termen die worden gebruikt in statistische analyse en waarschijnlijkheidstheorie om een ​​gegevensverzameling met een enorme hoeveelheid numerieke gegevens te karakteriseren. Dispersie is een maat voor het berekenen van de variabiliteit in de gegevens of voor het bestuderen van de variaties van de gegevens onderling of rond het gemiddelde. Het gaat vooral over de verdeling van waardenwaarden in een reeks rond het centrale punt. Het kan op een aantal manieren worden gemeten, waarvan Bereik en Gemiddelde Afwijking het meest voorkomen. Skewness wordt gebruikt om asymmetrie te meten van de normale verdeling in een dataset, wat betekent dat de mate waarin de verdeling niet in evenwicht is rond het gemiddelde.