Skirtumas tarp dispersijos ir kreivumo

Skirtumų laipsnis dažnai išreiškiamas skaitiniais duomenimis vieninteliu palyginimo tikslu statistikos teorijoje ir analizėje. Paprastai mes apskaičiuojame vieną skaičių, kad būtų parodytas visas duomenų rinkinys, kuris vadinamas „vidurkiu“. Tačiau jis nenurodo jokio konkretaus būdo serijų sudėčiai nustatyti. Dėl kokių papildomų priemonių reikia mums paaiškinti, kaip daiktai skiriasi vienas nuo kito ar maždaug vidutiniškai. Kad suprastume labai išsamias statistinės kiekybinės analizės sąvokas, naudojame pasiskirstymo ir skeptiškumo matus. Dispersija yra pasiskirstymo diapazono aplink centrinę vietą matas, o pasvirimas yra asimetrijos matas statistiniame pasiskirstyme.

Kas yra dispersija?

Statistikoje dispersija yra duomenų pasiskirstymo matas, nurodantis, kaip duomenų rinkinyje esančios vertės skiriasi viena nuo kitos dydžiu. Tai yra diapazonas, iki kurio statistinis pasiskirstymas pasiskirsto po centrinį tašką. Tai daugiausia lemia duomenų rinkinio elementų kintamumą aplink jo centrinį tašką. Paprasčiau tariant, jis matuoja vidutinio dydžio kintamumo laipsnį. Dispersijos matai yra svarbūs nustatant duomenų pasklidimą aplink vietos matą. Pavyzdžiui, dispersija yra standartinis dispersijos matas, nurodantis, kaip duomenys pasiskirsto pagal vidurkį. Kiti dispersijos matai yra diapazonas ir vidutinis nuokrypis.

Kas yra kreivumas?

Kreivumas yra pasiskirstymo tam tikru tašku asimetrijos matas. Pasiskirstymas gali būti šiek tiek asimetriškas, stipriai asimetriškas arba simetriškas. Pasiskirstymo asimetrijos matas apskaičiuojamas pasvirus. Teigiamo pakrypimo atveju tariama, kad pasiskirstymas yra dešinysis, o kai pakreipimas yra neigiamas, pasiskirstymas sakomas pasviręs į kairę. Jei pasvirimas lygus nuliui, pasiskirstymas yra simetriškas. Pasvirimas matuojamas remiantis vidurkiu, mediana ir režimu. Griežtumas gali būti teigiamas, neigiamas ar neapibrėžtas priklausomai nuo to, ar duomenų taškai yra nukreipti į kairę, ar į dešinę..

Skirtumas tarp sklaidos ir nuožulnumo

1. Dispersijos ir kreivumo apibrėžimas

Statistiškai ir tikimybių teorijoje dispersija yra atsitiktinio kintamojo reikšmių diapazono dydis arba jo tikimybės pasiskirstymas. Tai apibūdina diapazoną, iki kurio paskirstymas yra ištemptas ar pasiskirstęs. Paprasčiau tariant, tai priemonė, leidžianti ištirti daiktų kintamumą. Kita vertus, pakrypimas yra asimetrijos matas statistiniam atsitiktinio kintamojo pasiskirstymui apie jo vidurkį. Griežtumas gali būti tiek teigiamas, tiek neigiamas arba kartais neapibrėžtas. Paprasčiau tariant, sakoma, kad asimetriniai pasiskirstymai yra pasvirę

2. Dispersijos ir priešiškumo priemonės

Dispersijos matai reiškia, kiek skiriasi pokyčiai nuo jų centrinės vertės. Tiksliau, jis matuoja kintamojo vertės kintamumo laipsnį aplink vidurkį. Dispersija rodo duomenų plitimą. Griežtumo matas reiškia asimetrinį pasiskirstymą ir lemia, ar duomenų taškai yra pasvirę į dešinę, ar į kairę. Jei tariama, kad pasiskirstymas yra pasviręs į kairę, tada vertė yra neigiama, o vertė - teigiama, jei pasiskirstymas yra pasviręs į dešinę.

3. Dispersijos ir nuožulnumo skaičiavimas

Dispersija apskaičiuojama remiantis tam tikru vidurkiu. Tai yra statistinis skaičiavimas, kuris matuoja variacijos laipsnį ir yra daugybė skirtingų būdų dispersijai apskaičiuoti, tačiau dažniausiai pasitaikantys du yra diapazono ir vidutinis nuokrypis. Diapazonas yra skirtumas tarp didžiausių ir mažiausių duomenų rinkinio verčių, tuo tarpu vidutinis nuokrypis yra funkcinių reikšmių nuokrypių nuo centrinio taško absoliučių verčių vidurkis. Kita vertus, nuožulnumas apskaičiuojamas remiantis vidurkiu, mediana ir režimu. Jei vidurkis didesnis nei režimas, turite teigiamą iškrypimą, o jei vidurkis yra mažesnis už režimą, turite neigiamą iškrypimą. Be to, pasiskirstymas simetrinio pasiskirstymo atveju yra lygus nuliui.

4. Dispersijos ir kreivumo taikymai

Dispersija dažniausiai naudojama apibūdinti ryšį tarp duomenų rinkinio ir nustatyti duomenų verčių kitimo laipsnį nuo jų vidutinės vertės. Statistinė dispersija gali būti naudojama kitiems statistiniams metodams, tokiems kaip regresinė analizė, kuri naudojama kintamųjų ryšiui suprasti. Jis taip pat gali būti naudojamas vidutinio patikimumui patikrinti. Kita vertus, nuožulnumas susijęs su paskirstymo duomenų rinkinyje pobūdžiu. Tai labai naudinga atliekant ekonominę finansų sektoriaus analizę, kuri apima daug duomenų, tokių kaip turto grąža, akcijų kainos ir kt..

Dispersija palyginti su nuožulnumu: palyginimo diagrama

Dispersijos ir kreivumo santrauka

Abu yra labiausiai paplitę terminai, naudojami statistinėje analizėje ir tikimybių teorijoje apibūdinti duomenų rinkinį, apimantį didžiulę skaičių skaičių. Dispersija yra priemonė, skirta apskaičiuoti duomenų kintamumą arba ištirti duomenų kitimą tarpusavyje ar aplink jo vidurkį. Tai daugiausia susijusi su duomenų verčių pasiskirstymu aplink centrinį tašką. Jis gali būti matuojamas įvairiais būdais, iš kurių dažniausiai pasitaikantys diapazonai ir vidutiniai nuokrypiai. Kreivumas naudojamas asimetrijai matuoti iš normalaus pasiskirstymo duomenų rinkinyje, reiškiančio, kaip pasiskirstymas yra nesubalansuotas pagal vidurkį.