Unterschied zwischen Dispersion und Schiefe

Der Schwankungsgrad wird häufig in Form von numerischen Daten zum alleinigen Zweck des Vergleichs in der statistischen Theorie und Analyse ausgedrückt. Normalerweise berechnen wir eine einzelne Zahl, um den gesamten Datensatz darzustellen, der als "Durchschnitt" bezeichnet wird. Es gibt jedoch keinen bestimmten Weg, um die Zusammensetzung von Serien zu bestimmen. Aufgrund dessen sind zusätzliche Maßnahmen erforderlich, um aufzuklären, wie sich Gegenstände voneinander oder im Durchschnitt unterscheiden. Um die sehr detaillierten Konzepte der quantitativen Analyse in der Statistik zu verstehen, verwenden wir Messungen der Streuung und der Schiefe. Die Streuung ist ein Maß für den Verteilungsbereich um den zentralen Ort, während die Schrägheit ein Maß für die Asymmetrie einer statistischen Verteilung ist.

Was ist Dispersion??

In der Statistik ist die Streuung ein Maß dafür, wie verteilt die Daten sind. Dies bedeutet, wie sich die Werte in einem Datensatz in der Größe unterscheiden. Es ist der Bereich, in den sich eine statistische Verteilung um einen zentralen Punkt verteilt. Sie bestimmt hauptsächlich die Variabilität der Elemente eines Datensatzes um seinen zentralen Punkt. Einfach ausgedrückt misst es den Grad der Variabilität um den Mittelwert. Die Streuungsmaße sind wichtig, um die Verteilung der Daten um ein Standortmaß zu bestimmen. Beispielsweise ist die Varianz ein Standardmaß der Streuung, das angibt, wie die Daten um den Mittelwert verteilt sind. Andere Streuungsmaße sind Reichweite und durchschnittliche Abweichung.

Was ist Schiefe??

Die Schiefe ist ein Maß für die Asymmetrie der Verteilung um einen bestimmten Punkt. Eine Verteilung kann leicht asymmetrisch, stark asymmetrisch oder symmetrisch sein. Das Maß der Asymmetrie einer Verteilung wird anhand der Schiefe berechnet. Im Falle einer positiven Schräglage wird die Verteilung als rechts schräg bezeichnet, und wenn die Schräge negativ ist, wird die Verteilung als links schräg bezeichnet. Wenn die Neigung Null ist, ist die Verteilung symmetrisch. Die Schiefe wird auf Basis von Mittelwert, Mittelwert und Modus gemessen. Der Wert der Schräglage kann positiv, negativ oder undefiniert sein, abhängig davon, ob die Datenpunkte nach links oder nach rechts geneigt sind.

Unterschied zwischen Dispersion und Schiefe

1. Definition von Dispersion vs. Schiefe

In statistischer Hinsicht und Wahrscheinlichkeitstheorie ist die Streuung die Größe des Wertebereichs für eine Zufallsvariable oder deren Wahrscheinlichkeitsverteilung. Es beschreibt einen Bereich, auf den sich eine Verteilung erstreckt oder streckt. Einfach ausgedrückt, ist es eine Maßnahme, um die Variabilität der Elemente zu untersuchen. Die Schiefe ist dagegen ein Maß für die Asymmetrie einer statistischen Verteilung einer Zufallsvariablen um ihren Mittelwert. Der Wert der Schiefe kann sowohl positiv als auch negativ oder manchmal undefiniert sein. Einfach ausgedrückt heißt das, dass asymmetrische Verteilungen schief sind

2. Dispersionsmaße vs. Schiefe

Die Streuungsmaße bedeuten das Ausmaß, in dem die Abweichungen von ihrem zentralen Wert abgeglichen sind. Genauer gesagt, er misst den Variabilitätsgrad einer Variablen um den Mittelwert. Dispersion gibt die Verbreitung der Daten an. Das Maß der Schräglage bedeutet, wie asymmetrisch die Verteilung ist, und bestimmt, ob Datenpunkte nach rechts oder nach links verdreht sind. Wenn die Verteilung nach links verschoben wird, ist der Wert negativ und der Wert ist positiv, wenn die Verteilung nach rechts verschoben wird.

3. Berechnung der Dispersion gegen die Schiefe

Die Dispersion wird auf der Grundlage eines bestimmten Durchschnitts berechnet. Es ist eine statistische Berechnung, die den Variationsgrad misst und es gibt viele verschiedene Arten, um die Streuung zu berechnen, aber die zwei häufigsten sind die Reichweiten- und Durchschnittsabweichung. Der Bereich ist die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert in einem Datensatz, während die durchschnittliche Abweichung der Durchschnitt der absoluten Werte der Abweichungen der Funktionswerte von einem zentralen Punkt ist. Die Neigung wird dagegen auf der Grundlage von Mittelwert, Median und Modus berechnet. Wenn der Mittelwert größer als der Modus ist, haben Sie einen positiven Versatz, und falls der Mittelwert niedriger als der Modus ist, haben Sie einen negativen Versatz. Außerdem hat die Verteilung bei einer symmetrischen Verteilung einen Nullversatz.

4. Anwendungen von Dispersion vs. Schiefe

Die Dispersion wird hauptsächlich verwendet, um die Beziehung zwischen einem Datensatz zu beschreiben und den Variationsgrad der Datenwerte aus ihrem Durchschnittswert zu bestimmen. Die statistische Streuung kann für andere statistische Methoden verwendet werden, z. B. für die Regressionsanalyse. Hierbei handelt es sich um einen Prozess, der zum Verständnis der Beziehung zwischen Variablen verwendet wird. Es kann auch verwendet werden, um die Zuverlässigkeit des Durchschnitts zu testen. Die Schiefe hingegen befasst sich mit der Art der Verteilung in einem Datensatz. Dies ist äußerst hilfreich, wenn es um wirtschaftliche Analysen im Finanzsektor geht, bei denen eine große Anzahl von Daten wie Vermögenserträge, Aktienkurse usw.

Dispersion vs. Schiefe: Vergleichstabelle

Zusammenfassung der Dispersion vs. Schiefe

Beides sind die gebräuchlichsten Begriffe, die in der statistischen Analyse und der Wahrscheinlichkeitstheorie verwendet werden, um einen Datensatz zu charakterisieren, der eine große Menge numerischer Daten beinhaltet. Die Dispersion ist ein Maß, um die Variabilität der Daten zu berechnen oder um die Variationen der Daten untereinander oder um ihren Durchschnitt herum zu untersuchen. Sie befasst sich hauptsächlich mit der Verteilung von Datenwerten in einer Menge um ihren zentralen Punkt herum. Es kann auf verschiedene Weise gemessen werden, wobei der Bereich und die durchschnittliche Abweichung die häufigsten sind. Die Schiefe wird verwendet, um die Asymmetrie der Normalverteilung in einem Datensatz zu messen, dh den Grad, zu dem die Verteilung um den Mittelwert abgeglichen ist.