Forskjellen mellom dispergering og nærhet

Graden av variasjoner uttrykkes ofte i form av numeriske data for det eneste formål å sammenligne i statistisk teori og analyse. Vi beregner normalt en enkelt figur for å representere hele settet av data, som kalles et "gjennomsnitt". Det angir imidlertid ikke noen bestemt måte for å bestemme sammensetningen av serier. På grunn av hvilke ytterligere tiltak er nødvendig for å opplyse oss om hvordan varene varierer fra hverandre eller rundt gjennomsnittet. For å forstå de mye detaljerte begrepene kvantitativ analyse i statistikk bruker vi tiltak av spredning og skråhet. Dispersjon er et mål for distribusjonsområdet rundt den sentrale plasseringen, mens skråhet er et mål for asymmetri i en statistisk fordeling.

Hva er Dispersjon?

I statistikk er dispersjon et mål på hvor fordelt dataene betyr at det spesifiserer hvordan verdiene i et datasett avviger fra hverandre i størrelse. Det er området som en statistisk distribusjon er spredt rundt et sentralt punkt. Det bestemmer hovedsakelig variasjonen av elementene i et datasett rundt sitt sentrale punkt. Enkelt sagt, måler det graden av variabilitet rundt middelverdien. Tiltakene for spredning er viktig for å bestemme spredningen av data rundt et mål på plassering. For eksempel er variansen et standardmål for dispersjon som spesifiserer hvordan dataene fordeles om gjennomsnittet. Andre spredningstiltak er rekkevidde og gjennomsnittlig avvik.

Hva er Skewness?

Skewness er et mål for asymmetri av distribusjon om et visst punkt. En fordeling kan være mildt asymmetrisk, sterkt asymmetrisk eller symmetrisk. Målet for asymmetri av en distribusjon beregnes ved hjelp av skråhet. I tilfelle av en positiv skjevhet, sies fordelingen å være rettskjevet, og når skævheten er negativ, sies distribusjonen å være skjev i venstre skråstilling. Hvis skewness er null, er fordelingen symmetrisk. Skewness er målt på grunnlag av middel, median og modus. Verdien av skjevhet kan være positiv, negativ eller udefinert, avhengig av om datapunktene er skjev til venstre eller skjev til høyre.

Forskjell mellom dispergering og nærhet

1. Definisjon av Dispersjon vs Skewness

I statistiske termer og sannsynlighetsteori er dispersjon størrelsen på rekkevidden av verdier for en tilfeldig variabel eller dens sannsynlighetsfordeling. Det beskriver et område som en distribusjon er strukket eller spredt ut. Enkelt sagt er det et mål å studere variasjonen av elementene. Skewness, derimot, er et mål for asymmetrien i en statistisk fordeling av en tilfeldig variabel om dens gjennomsnitt. Verdien av skjevhet kan være både positiv og negativ, eller noen ganger udefinert. Enkelt sagt er asymmetriske fordelinger sies å være skjev

2. Tiltak av dispergering mot skewness

Tiltakene for spredning betyr i hvilken grad variasjonene er balansert fra deres sentrale verdi. Nærmere bestemt måler det graden av variabilitet i en variables verdi rundt middelverdien. Dispersjon indikerer spredningen av dataene. Tiltakene med skjevhet betyr hvordan asymmetrisk fordelingen er og bestemmer om datapunkter er skjevt til høyre eller til venstre. Hvis fordelingen sies å være skjev til venstre, er verdien negativ og verdien er positiv dersom fordelingen er skjev til høyre.

3. Beregning av Dispersjon vs Skewness

Dispersjon er beregnet på grunnlag av visse gjennomsnitt. Det er en statistisk beregning som måler graden av variasjon, og det er mange forskjellige måter å beregne spredning på, men de to vanligste er rekkevidde og gjennomsnittlig avvik. Omfanget er forskjellen mellom de største og minste verdiene i et sett med data, mens gjennomsnittlig avvik er gjennomsnittet av absoluttverdiene av avvikene fra funksjonelle verdier fra et sentralt punkt. Skewness, derimot, er beregnet på grunnlag av middel, median og modus. Hvis gjennomsnittet er større enn modusen, har du en positiv skjevhet, og hvis gjennomsnittet er mindre enn modusen, har du en negativ skev. I tillegg har fordelingen en null skjevhet i tilfelle en symmetrisk fordeling.

4. Applikasjoner av Dispersion vs Skewness

Dispersjon brukes hovedsakelig til å beskrive forholdet mellom et sett med data og bestemme graden av variasjon av verdiene av data fra deres gjennomsnittsverdi. Statistisk spredning kan brukes til andre statistiske metoder som regresjonsanalyse, som er en prosess som brukes til å forstå forholdet mellom variabler. Det kan også brukes til å teste påliteligheten av gjennomsnittet. Skewness, derimot, omhandler distribusjonens art i et sett med data. Det er ekstremt nyttig når det gjelder økonomisk analyse i finanssektoren som innebærer et stort sett med data som avkastning, aksjekurser, etc.

Dispersjon vs Skewness: Sammenligningstabel

Sammendrag av Dispersjon vs Skewness

Begge er de vanligste begrepene som brukes i statistisk analyse og sannsynlighetsteori for å karakterisere et datasett med en enorm mengde numeriske data. Dispersjon er et mål for å beregne variasjonen i dataene eller for å studere variasjoner av dataene hverandre eller rundt gjennomsnittet. Det handler hovedsakelig om fordelingen av verdier av data i et sett rundt sitt sentrale punkt. Det kan måles på flere måter, av hvilke rekkevidde og gjennomsnittlig avvik er de vanligste. Skewness brukes til å måle asymmetri fra den normale fordeling i et datasett som betyr hvorvidt fordelingen er balansert rundt gjennomsnittet.