Diferența dintre dispersie și șoc

Gradul de variație este adesea exprimat în termeni de date numerice pentru singurul scop al comparației în teoria și analiza statistică. În mod normal, calculam o singură cifră pentru a reprezenta întregul set de date, care se numește "medie". Cu toate acestea, nu specifică nici un mod special de a determina compoziția seriei. Din cauza căror măsuri suplimentare sunt necesare pentru a ne lumina asupra modului în care elementele variază una de alta sau în jurul valorii de media. Pentru a înțelege conceptele mult mai detaliate ale analizei cantitative în statistici, folosim măsuri de dispersie și îngrădire. Dispersia este o măsură a intervalului de distribuție în jurul locului central, în timp ce șiretzimea este o măsură a asimetriei într-o distribuție statistică.

Ce este Dispersia?

În statistici, dispersia este o măsură a modului în care datele distribuite înseamnă că specifică modul în care valorile dintr-un set de date diferă una de cealaltă în dimensiune. Este domeniul în care se distribuie o distribuție statistică în jurul unui punct central. Determină în principal variabilitatea elementelor dintr-un set de date în jurul punctului său central. Pur și simplu, se măsoară gradul de variabilitate în jurul valorii medii. Măsurile de dispersie sunt importante pentru a determina răspândirea datelor în jurul unei măsuri de localizare. De exemplu, varianța este o măsură standard de dispersie care specifică modul în care datele sunt distribuite cu privire la media. Alte măsuri de dispersie sunt intervalul și deviația medie.

Ce este Skewness?

Skewness este o măsură a asimetriei distribuției despre un anumit punct. Distribuția poate fi ușor asimetrică, puternic asimetrică sau simetrică. Măsura de asimetrie a unei distribuții se calculează folosind șicanța. În cazul unei dezavantaje pozitive, distribuția se consideră a fi înclinată în partea dreaptă și atunci când decalajul este negativ, distribuția se consideră a fi înclinată spre stânga. Dacă șireciul este zero, distribuția este simetrică. Skewness se măsoară pe baza mediei, mediei și modului. Valoarea skewness poate fi pozitivă, negativă sau nedefinită în funcție de faptul dacă punctele de date sunt înclinate spre stânga sau înclinate spre dreapta.

Diferența dintre dispersie și șoc

1. Definiția Dispersiei vs. Skewness

În termeni statistici și teoria probabilităților, dispersia este dimensiunea intervalului de valori pentru o variabilă aleatoare sau distribuția probabilității sale. Descrie o gamă la care o distribuție este întinsă sau răspândită. Pur și simplu, este o măsură de studiu a variabilității elementelor. Skewness, pe de altă parte, este o măsură a asimetriei într-o distribuție statistică a unei variabile aleatorii despre media sa. Valoarea skewness poate fi atât pozitivă, cât și negativă, sau uneori nedefinită. Pur și simplu, distribuțiile asimetrice se consideră a fi înclinate

2. Măsuri de dispersie vs. șoc

Măsurile de dispersie reprezintă măsura în care variațiile sunt compensate de valoarea lor centrală. Mai exact, măsoară gradul de variabilitate a valorii unei variabile în jurul valorii medii. Dispersia indică răspândirea datelor. Măsurile de ascundere semnifică modul în care distribuția este asimetrică și determină dacă punctele de date sunt înclinate spre dreapta sau spre stânga. Dacă se spune că distribuția este înclinată spre stânga, atunci valoarea este negativă, iar valoarea este pozitivă dacă distribuția este înclinată spre dreapta.

3. Calcularea dispersiei vs. șoc

Dispersia se calculează pe baza unei anumite medii. Este un calcul statistic care măsoară gradul de variație și există multe modalități diferite de a calcula dispersia, dar cele două cele mai frecvente sunt intervalul și deviația medie. Intervalul este diferența dintre cele mai mari și cele mai mici valori dintr-un set de date, în timp ce deviația medie este media valorilor absolute ale deviațiilor valorilor funcționale dintr-un punct central. Skewness, pe de altă parte, se calculează pe baza Mediei, Mediei și Modului. În cazul în care media este mai mare decât modul, aveți un oblic pozitiv și în cazul în care media este mai mică decât modul, aveți un oblic negativ. În plus, distribuția are o înclinare zero în cazul unei distribuții simetrice.

4. Aplicații ale dispersiei vs. șoc

Dispersia este folosită în principal pentru a descrie relația dintre un set de date și a determina gradul de variație a valorilor datelor de la valoarea lor medie. Distribuția statistică poate fi utilizată pentru alte metode statistice, cum ar fi analiza de regresie, care este un proces utilizat pentru a înțelege relația dintre variabile. Acesta poate fi, de asemenea, utilizat pentru a testa fiabilitatea mediei. Skewness, pe de altă parte, se ocupă de natura distribuției într-un set de date. Este extrem de util atunci când vine vorba de analiza economică în sectorul financiar, care implică un set mare de date, cum ar fi rentabilitatea activelor, prețurile acțiunilor etc..

Dispersia vs. Skewness: Graficul comparației

Rezumat al dispersiei vs. șoc

Ambii termeni sunt cei mai obișnuiți folosiți în analiza statistică și teoria probabilităților pentru a caracteriza un set de date care implică o mare cantitate de date numerice. Dispersia este o măsură pentru a calcula variabilitatea datelor sau pentru a studia variațiile datelor între ele sau în jurul valorii de media. Se ocupă în principal de distribuirea valorilor datelor într-un set în jurul punctului său central. Aceasta poate fi măsurată în mai multe moduri, dintre care Intervalul și Deviația medie sunt cele mai frecvente. Skewness este folosit pentru a măsura asimetria de la distribuția normală într-un set de date, ceea ce înseamnă gradul în care distribuția este echilibrată în jurul valorii mediei.