Diferențele dintre șoc și curtoză
Share
asimetria, în termeni de bază, implică off-center, la fel și în statistici, înseamnă lipsă de simetrie. Cu ajutorul șicanelor, se poate identifica forma distribuirii datelor. kurtotica, pe de altă parte, se referă la caracterul semnificativ al unui vârf în curba de distribuție. Principala diferență dintre șiretură și kurtoză este aceea că cele dintâi vorbește despre gradul de simetrie, în timp ce ultimul vorbește despre gradul de vârf, în distribuția frecvenței.
Datele pot fi distribuite în mai multe moduri, cum ar fi împrăștierea mai mult pe stânga sau pe dreapta sau uniformă. Când datele sunt împrăștiate uniform la punctul central, se numește Distribuție normală. Este o curbă perfect simetrică, în formă de clopot, adică ambele laturi sunt egale, deci nu sunt înclinate. Aici toate cele trei înseamnă, median și modul se află la un moment dat.
Skewness și Kurtosis sunt cele două caracteristici importante ale distribuției care sunt studiate în statisticile descriptive. Pentru a înțelege în continuare înțelegerea acestor două concepte, să aruncăm o privire la articolul prezentat mai jos.
Conținut: Skewness vs. Kurtosis
Diagramă de comparație
| Bazele comparației | asimetria | kurtotica |
|---|---|---|
| Sens | Skewness subliniază tendința unei distribuții care determină simetria sa în ceea ce privește media. | Kurtoza înseamnă măsurarea clarității corespunzătoare a curbei, în distribuția frecvenței. |
| Măsură pentru | Gradul de înclinare în distribuție. | Grad de coadă în distribuție. |
| Ce este? | Este un indicator al lipsei de echivalență în distribuția frecvențelor. | Este măsura de date, care este ori maximă sau netedă în raport cu distribuția normală. |
| reprezintă | Cantitatea și direcția oblicului. | Cât de înalt și ascuțit este vârful central? |
Definiția Skewness
Termenul "skewness" este folosit pentru a înțelege absența simetriei din mijlocul setului de date. Este caracteristică abaterea de la mijloc, să fie mai mare pe o parte decât cealaltă, adică atributul distribuției având o coadă mai grea decât cealaltă. Skewness este folosit pentru a indica forma distribuției de date.
Într-o distribuție înclinată, curba se extinde spre partea stângă sau dreaptă. Deci, atunci când parcela este extinsă spre partea dreaptă mai mult, aceasta denotă un șoc pozitiv, în care modul < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.
Definiția Kurtosis
În statistici, kurtoza este definită ca parametru de claritate relativă a vârfului curbei de distribuție a probabilității. Se constată modul în care observațiile sunt grupate în jurul centrului distribuției. Se utilizează pentru a indica flatarea sau vârful curbei de distribuție a frecvenței și măsoară cozi sau valori ale distribuției.
Kurtoza pozitivă reprezintă faptul că distribuția este mai înaltă decât distribuția normală, în timp ce kurtoza negativă arată că distribuția este mai mică decât distribuția normală. Există trei tipuri de distribuții:
- Leptokurtic: A căzut brusc cu cozile de grăsime și mai puțin variabilă.
- Mesokurtic: Media maximă
- Platykurtic: Vârf mai plat și foarte dispersat.
Diferențele cheie între șoc și curtoază
Punctele care ți-au fost prezentate explică diferențele fundamentale dintre șiretură și kurtoză:
- Caracteristica unei distribuții a frecvenței care constată simetria sa în ceea ce privește media se numește șiretură. Pe de altă parte, Kurtosis înseamnă sensibilitatea relativă a curbei standard a clopotelor, definită de distribuția frecvenței.
- Skewness este o măsură a gradului de înclinare în distribuția frecvenței. În schimb, kurtoza este o măsură a gradului de coadă în distribuția frecvenței.
- Skewness este un indicator al lipsei de simetrie, adică atât partea stângă cât și cea dreaptă a curbei sunt inegale față de punctul central. În acest sens, kurtoza este o măsură a datelor, fie că este maximă, fie că este plată, în ceea ce privește distribuția probabilităților.
- Skewness arată cât de mult și în ce direcție valorile se abat de la medie? În contrast, kurtoza explică cât de înalt și mai ascuțit este vârful central?
Concluzie
Pentru o distribuție normală, valoarea statisticilor de șiretură și kurtoză este zero. Cea mai mare parte a distribuției este că, în depărtare, parcela distribuției de probabilitate este întinsă la fiecare parte. Pe de altă parte, kurtoza identifică calea; valorile sunt grupate în jurul punctului central al distribuției frecvenței.
