Разница между дисперсией и асимметрией

Дисперсия против асимметрии

В статистике и теории вероятностей часто изменение в распределениях должно выражаться количественно для целей сравнения. Дисперсия и асимметрия - это две статистические концепции, в которых форма распределения представлена ​​в количественной шкале..

Подробнее о дисперсии

В статистике дисперсия - это изменение случайной величины или ее распределение вероятностей. Это мера того, как далеко точки данных лежат от центрального значения. Чтобы выразить это количественно, показатели дисперсии используются в описательной статистике.

Дисперсия, стандартное отклонение и межквартильный диапазон являются наиболее часто используемыми мерами дисперсии.

Если значения данных имеют определенную единицу, из-за масштаба, меры дисперсии также могут иметь те же единицы. Диапазон интердецил, Диапазон, средняя разница, медианное абсолютное отклонение, среднее абсолютное отклонение и стандартное отклонение расстояния - это показатели дисперсии с единицами.

Напротив, существуют меры дисперсии, которые не имеют единиц измерения, то есть безразмерны. Дисперсия, Коэффициент вариации, Квартильный коэффициент дисперсии и Относительная средняя разница являются мерами дисперсии без единиц.

Рассеяние в системе может быть вызвано ошибками, такими как инструментальные и наблюдательные ошибки. Кроме того, случайные изменения в самой выборке могут вызвать изменения. Важно иметь количественное представление об изменении данных, прежде чем делать другие выводы из набора данных..

Подробнее о асимметрии

В статистике асимметрия является мерой асимметрии распределений вероятностей. Асимметрия может быть положительной или отрицательной или в некоторых случаях вообще отсутствовать. Это также можно рассматривать как меру смещения от нормального распределения.

Если асимметрия положительна, то основная часть точек данных центрирована слева от кривой, а правый хвост длиннее. Если асимметрия отрицательна, большая часть точек данных центрирована к правой стороне кривой, а левый хвост довольно длинный. Если асимметрия равна нулю, то население нормально распределено.

В нормальном распределении, то есть когда кривая симметрична, среднее значение, медиана и мода имеют одинаковое значение. Если асимметрия не равна нулю, это свойство не выполняется, а среднее, мода и медиана могут иметь разные значения.

Первый и второй коэффициенты асимметрии Пирсона обычно используются для определения асимметрии распределений.

Первый коэффициент кофеварки Пирсона = (среднее значение - режим) / (стандартное отклонение)

Второй коэффициент коэффи- циента Пирсона = 3 (среднее значение) / (стандартное отклонение)

В более чувствительных случаях используется скорректированный коэффициент Фишера-Пирсона..

G = n / (n-1) (n-2) ∑^N_{I = 1} ((У-ӯ) / с)³

В чем разница между дисперсией и асимметрией?

Дисперсионные опасения относительно диапазона, в котором распределены точки данных, а асимметрия касается симметрии распределения.

Обе меры дисперсии и асимметрии являются описательными мерами, а коэффициент асимметрии указывает на форму распределения.

Меры дисперсии используются для понимания диапазона точек данных и смещения от среднего значения, в то время как асимметрия используется для понимания тенденции изменения точек данных в определенном направлении..