Разница между дисперсией и асимметрией

Степень вариаций часто выражается в виде числовых данных с единственной целью сравнения в статистической теории и анализе. Обычно мы рассчитываем одну цифру для представления всего набора данных, который называется «средним». Тем не менее, он не указывает какой-либо конкретный способ определения состава серии. Из-за чего требуются дополнительные меры, чтобы проинформировать нас о том, как предметы отличаются друг от друга или в среднем. Чтобы понять очень подробные концепции количественного анализа в статистике, мы используем показатели дисперсии и асимметрии. Дисперсия является мерой диапазона распределения вокруг центрального местоположения, тогда как асимметрия является мерой асимметрии в статистическом распределении..

Что такое дисперсия?

В статистике дисперсия - это мера того, как распределенные данные означают, и определяет, как значения в наборе данных отличаются друг от друга по размеру. Это диапазон, в котором статистическое распределение распространяется вокруг центральной точки. Это главным образом определяет изменчивость элементов набора данных вокруг его центральной точки. Проще говоря, он измеряет степень изменчивости вокруг среднего значения. Меры дисперсии важны для определения разброса данных вокруг меры местоположения. Например, дисперсия является стандартной мерой дисперсии, которая определяет, как данные распределяются по среднему значению. Другими показателями дисперсии являются диапазон и среднее отклонение.

Что такое асимметрия?

Асимметрия является мерой асимметрии распределения вокруг определенной точки. Распределение может быть слегка асимметричным, сильно асимметричным или симметричным. Мера асимметрии распределения вычисляется с использованием асимметрии. В случае положительной асимметрии распределение называется наклоненным вправо, а когда асимметрия является отрицательной, распределение называется наклонной влево. Если асимметрия равна нулю, распределение является симметричным. Асимметрия измеряется на основе среднего значения, медианы и мод. Значение асимметрии может быть положительным, отрицательным или неопределенным в зависимости от того, смещены ли точки данных влево или наклонены вправо.

Разница между дисперсией и асимметрией

1. Определение дисперсии против асимметрии

В статистических терминах и теории вероятностей дисперсия - это размер диапазона значений для случайной величины или ее распределения вероятности. Он описывает диапазон, до которого растягивается или распространяется распределение. Проще говоря, это мера для изучения изменчивости предметов. С другой стороны, асимметрия является мерой асимметрии в статистическом распределении случайной величины относительно ее среднего значения. Значение асимметрии может быть как положительным, так и отрицательным, а иногда и неопределенным. Проще говоря, асимметричные распределения называются перекошенными

2. Меры дисперсии против асимметрии

Меры дисперсии означают степень, в которой отклонения несбалансированы от их центральной величины. Точнее, он измеряет степень изменчивости значения переменной вокруг среднего значения. Дисперсия указывает на распространение данных. Меры асимметрии означают, насколько асимметричным является распределение, и определяют, будут ли точки данных смещены вправо или влево. Если говорят, что распределение перекошено влево, то значение отрицательное, а значение положительное, если распределение перекошено вправо..

3. Расчет дисперсии против асимметрии

Дисперсия рассчитывается на основе определенного среднего. Это статистический расчет, который измеряет степень вариации, и существует много различных способов расчета дисперсии, но два из наиболее распространенных - это диапазон и среднее отклонение. Диапазон - это разница между наибольшим и наименьшим значениями в наборе данных, тогда как среднее отклонение является средним значением абсолютных значений отклонений функциональных значений от центральной точки. Асимметрия, с другой стороны, рассчитывается на основе среднего значения, медианы и мод. Если среднее значение больше, чем мода, у вас есть положительное отклонение, а в случае, если среднее меньше, чем мода, у вас есть отрицательное отклонение. Кроме того, распределение имеет нулевой перекос в случае симметричного распределения.

4. Применение дисперсии против асимметрии

Дисперсия в основном используется для описания взаимосвязи между набором данных и определения степени отклонения значений данных от их среднего значения. Статистическая дисперсия может использоваться для других статистических методов, таких как регрессионный анализ, который используется для понимания взаимосвязи между переменными. Он также может быть использован для проверки надежности среднего. С другой стороны, асимметрия связана с характером распределения в наборе данных. Это чрезвычайно полезно, когда речь идет об экономическом анализе в финансовом секторе, который включает большой набор данных, таких как доходность активов, цены на акции и т. Д..

Дисперсия против асимметрии: Сравнительная таблица

Сводка дисперсии против асимметрии

Оба являются наиболее распространенными терминами, используемыми в статистическом анализе и теории вероятностей для характеристики набора данных, включающего огромное количество числовых данных. Дисперсия - это мера для расчета изменчивости данных или для изучения вариаций данных между собой или вокруг их среднего значения. В основном это касается распределения значений данных в наборе вокруг его центральной точки. Его можно измерить несколькими способами, из которых диапазон и среднее отклонение являются наиболее распространенными. Асимметрия используется для измерения асимметрии по нормальному распределению в наборе данных, означающем степень, в которой распределение разбалансировано относительно среднего значения.