في الإحصاء العددي ، يظهر مستوى عدم التجانس أيضًا لغرض وحيد هو مقارنة النظرية الرياضية والتفسير. عادةً ، يتم حساب إحصائية واحدة على أنها مجموعة البيانات الكاملة ، والمعروفة باسم "المتوسط".
ومع ذلك ، لم يتم تحديد طريقة محددة لتحديد تكوين السلسلة. يتطلب ذلك خطوات إضافية لتوضيح كيفية اختلاف الأشياء في المتوسط أو فيما بينها.
نستخدم قياسات التشتت والانحراف لشرح المبادئ التفصيلية للغاية للتحليل الكمي للإحصاءات. التشتت هو مقياس لنطاق التوزيع عبر النقطة المركزية.
وبالتالي يقاس عدم التناسق في التوزيع الإحصائي بالانحراف.
الوجبات السريعة الرئيسية
- يشير التشتت إلى مدى انتشار مجموعة البيانات أو تجميعها ، بينما يشير الانحراف إلى درجة عدم التناسق في مجموعة البيانات.
- يمكن قياس التشتت عن طريق حساب نطاق مجموعة البيانات أو التباين أو الانحراف المعياري. في المقابل ، يمكن قياس الانحراف عن طريق حساب متوسط مجموعة البيانات ومتوسطها ووضعها.
- يقيس التشتت التباين في مجموعة البيانات ، بينما يقيس الانحراف الاتجاه ودرجة الانحراف عن التوزيع الطبيعي.
التشتت مقابل الانحراف
التشتت هو مقياس لحساب عدم اليقين في البيانات أو التحليل ، ويتم قياس مدى عدم توازن التوزيع عبر الوسيط عن طريق الانحراف. إنها المصطلحات الأكثر عمومية المستخدمة لوصف مجموعة البيانات التي تشتمل على مجموعة كبيرة حجم البيانات الحسابية في التحليل الرياضي ونظرية الاحتمالات.
التشتت هو مفهوم رياضي يمثل مقياس توزيع القيم المتوقعة لمتغير معين يمكن تحديده بواسطة الطيف والتباين والانحراف المعياري للإحصائيات المختلفة. ينطبق التشتت على نطاق عوائد الاستثمار المحتملة في التمويل والاستثمار.
الخطر ضمني في ورقة مالية أو محفظة استثمارية معينة يمكن قياسها أيضًا.
يشير الانحراف إلى انحراف أو عدم تناسق ، تسلسل بيانات يختلف عن منحنى الجرس المتماثل أو التوزيع المنتظم. من المفترض أن يكون منحنيًا سواء تم نقل المنحنى إلى اليسار أو اليمين.
يمكن تحديد الانحراف كميًا لدرجة اختلاف التوزيع عن المتوسط.
جدول المقارنة
| معلمات المقارنة | تشتت | انحراف |
|---|---|---|
| حدد | التشتت هو مقدار مجموعة القيم أو توزيع متغير عشوائي. يحدد الطيف الذي يمتد أو يمتد التوزيع. | الانحراف هو مقياس لعدم تناسق متغير عشوائي حول متوسط التوزيع الإحصائي. قد تكون سمة الانحراف موجبة أو سلبية ، أو قد تكون غير معروفة. |
| عملية حسابية | يتم تحديد التشتت على أساس متوسط معين. | يتم تحديد الانحراف بناءً على الوسيط والوسيط والوضع. |
| الربحية | مقاييس التشتت تعني درجة عدم انسجام الاختلافات مع قيمتها الأساسية. | خطوات الانحراف هي الطبيعة غير المتماثلة للتوزيع وانحراف نقاط البيانات إلى اليمين أو اليسار. |
| تطبيق | يستخدم التشتت في المقام الأول لتوصيف العلاقة بين مجموعة البيانات وتقييم الدرجة التي تختلف فيها قيم البيانات عن متوسط قيمتها. | يتعامل الانحراف مع جوهر النشر لسلسلة من النتائج. |
| الطبيعة | توزيع الأهمية من القيمة الرئيسية | سلسلة متماثلة أو غير متناظرة. |
ما هو التشتت؟
في الرياضيات ، يقيس التشتت كيفية توزيع البيانات ، مما يشير إلى كيفية اختلاف القيم في الحجم داخل مجموعة البيانات. إنها المنطقة التي يتم حولها توزيع التوزيع الإحصائي.
يتم تحديد عدم تجانس الكائنات في جمع البيانات حول نقطة المركز على وجه الخصوص. ببساطة ، يتم قياس درجة عدم اليقين حول متوسط القيمة.
تعتبر قياسات التشتت ضرورية لتحديد توزيع البيانات حول قياس الموقع. التباين ، على سبيل المثال ، هو مقياس تشتيت عادي يحدد كيفية انتشار البيانات حول المتوسط.
المدى والانحراف المتوسط من مؤشرات التشتت الأخرى.
التشتت هو عجب رقمي يعالج حجم تداول المؤشرات لمتغير معين يمكن للقياسات المختلفة تحديده من خلال الاستمرارية والتقلب والانحراف المعياري. يلمح التشتت بشكل شامل إلى نطاق الأرباح المستقبلية من الاهتمام بالمال والمشروع.
سيكون هناك بالمثل تقدير الخطر المستنتج في أي محفظة أوراق مالية أو مضاربة.
ما هو الالتواء؟
الانحراف يتعلق بنقطة معينة ، تمثيل لعدم تناسق التوزيع. يمكن أن يحدث توزيع غير متماثل أو قوي غير متماثل أو متماثل.
يستخدم الانحراف لحساب قياس عدم التناسق للتوزيع. يقال أن التوزيع مستطيل في حالة الانحراف الإيجابي ، ويقال أن التوزيع منحرف لليسار عندما يكون الانحراف سالبًا.
يكون التوزيع متماثلًا إذا كان الانحراف سالبًا. يقصد، متوسط، والوضع لحساب الانحراف.
استنادًا إلى ما إذا كانت نقاط البيانات منحرفة إلى اليسار أو اليمين ، يمكن أن يكون الانحراف موجبًا أو سالبًا أو غير معروف. على سبيل المثال ، التوزيع المنتظم له انحراف صفري ، في حين أن التوزيع اللوغاريتمي الطبيعي سيكون له درجة معينة من الانحراف الصحيح.
يشير الانحراف إلى الانحراف أو التفاوت ، وهو سلسلة من المعلومات الفريدة فيما يتعلق بانحناء الجرس أو النقل العادي. يُعتقد أنه منحنٍ سواء تم تحريك الانحناء إلى جانب واحد أو إلى اليمين.
يمكن قياس الانحراف بمدى اختلاف التخصيص عن المعتاد.
الاختلافات الرئيسية بين التشتت والانحراف
- يُعرّف التشتت الطيف الذي يمتد أو يمتد التوزيع ، في حين أن الانحراف هو مقياس لعدم تناسق متغير عشوائي حول متوسط التوزيع الإحصائي.
- يعد التشتت مفيدًا أيضًا لاختبار متوسط الموثوقية ، في حين أن الانحراف مفيد في دراسة السوق المالية ، والتي تتضمن أعدادًا كبيرة من المعلومات مثل عوائد الأصول ، وقيم المخزون ، وما إلى ذلك ، وهي مفيدة للغاية.
- يتم تحديد التشتت بناءً على متوسط معين ، بينما يتم تحديد الانحراف بناءً على الوسيط والوسيط والوضع.
- يُظهر التشتت التوزيع المهم من القيمة الرئيسية ، بينما يُظهر الانحراف سلسلة متماثلة أو غير متماثلة.
- في حالة التشتت ، تكون جميع المقاييس إيجابية ، بينما في الانحراف ، تكون جميع المقاييس سلبية.
آخر تحديث: 14 أكتوبر 2023
لقد بذلت الكثير من الجهد في كتابة منشور المدونة هذا لتقديم قيمة لك. سيكون مفيدًا جدًا بالنسبة لي ، إذا كنت تفكر في مشاركته على وسائل التواصل الاجتماعي أو مع أصدقائك / عائلتك. المشاركة هي ♥ ️
أمضى بيوش ياداف السنوات الخمس والعشرين الماضية في العمل كفيزيائي في المجتمع المحلي. إنه فيزيائي شغوف بجعل العلم في متناول قرائنا. وهو حاصل على بكالوريوس في العلوم الطبيعية ودبلوم دراسات عليا في علوم البيئة. يمكنك قراءة المزيد عنه على موقعه صفحة بيو.
تنقل المقالة بشكل فعال أهمية وحساب التشتت والانحراف في التحليل الإحصائي.
أتفق معك، إنها مقالة مدروسة جيدًا وثاقبة حول هذا الموضوع.
جدول المقارنة مفيد للغاية ويساعد في فهم الاختلافات بين التشتت والتواء.
لقد وجدت جدول المقارنة مفيدًا جدًا في تلخيص النقاط الرئيسية.
بالتأكيد، فإنه يوفر تمييزا واضحا بين المفهومين.
تم توضيح التمييز بين التشتت والانحراف بوضوح ودقة في هذه المقالة.
تسلط المقالة الضوء بشكل فعال على أهمية وطبيعة التشتت والانحراف في التحليل الإحصائي.
لقد وجدت أن المناقشات حول طبيعة التشتت والانحراف مفيدة بشكل خاص.
تم استكشاف التطبيقات العملية للتشتت والتواء في مختلف المجالات بشكل جيد في هذه المقالة.
الأمثلة المستخدمة لتوضيح التطبيقات فعالة للغاية.
توفر هذه المقالة فهمًا شاملاً للتشتت والانحراف في التحليل الإحصائي.
التفسيرات التفصيلية للتشتت والانحراف مفيدة للغاية وسهلة الفهم.
لقد وجدت أن التفسيرات مفيدة ومقدمة بشكل جيد.
تنجح المقالة في جعل المفاهيم الإحصائية المعقدة في متناول الجميع.
إن تفسيرات التشتت والتواء في هذه المقالة شاملة ومثرية فكريا.
لقد وجدت أن التفسيرات مفصلة ومحفزة فكريا.
مقال عظيم! ويوفر فهمًا متعمقًا للتشتت والانحراف في الإحصائيات.
أوافق على أن المقال يشرح المفاهيم بوضوح شديد.
تقدم هذه المقالة نظرة شاملة عن التشتت والتواء، مع التركيز على أهميتها في فهم البيانات الإحصائية.
تم توضيح أهمية التشتت والانحراف في تحليل البيانات في هذه المقالة.