Numbristatistikas näidatakse heterogeensuse taset ka ainult matemaatilise teooria ja tõlgenduse võrdlemise eesmärgil. Tavaliselt arvutatakse üks statistika kogu andmekogumina, mida nimetatakse "keskmiseks".
Seeria koostise määramiseks ei ole aga määratletud konkreetset meetodit. See nõuab täiendavaid samme, et selgitada, kuidas asjad keskmiselt või nende vahel erinevad.
Kasutame dispersiooni ja kallutamise mõõtmisi, et selgitada statistika kvantitatiivse analüüsi väga üksikasjalikke põhimõtteid. Dispersioon on jaotusvahemiku mõõt keskpunktis.
Seega mõõdetakse asümmeetriat statistilises jaotuses kalde abil.
Võtme tagasivõtmine
- Dispersioon viitab sellele, mil määral andmestik on hajutatud või rühmitatud, samas kui kaldus viitab andmekogumi asümmeetria astmele.
- Dispersiooni saab mõõta andmekogumi vahemiku, dispersiooni või standardhälbe arvutamise teel. Seevastu kaldsust saab mõõta andmekogumi keskmise, mediaani ja režiimi arvutamisega.
- Dispersioon mõõdab andmekogumi varieeruvust, kalduvus aga normaaljaotusest kõrvalekaldumise suunda ja astet.
Dispersioon vs viltus
Dispersioon on mõõdik andmete määramatuse arvutamiseks või analüüsiks ning seda, kui suures ulatuses on jaotus keskkonnas tasakaalustamata, mõõdetakse kalduvuse järgi. Need on kõige üldisem terminoloogia, mida kasutatakse suure andmekogu kirjeldamiseks maht arvutuslike andmete kasutamine matemaatilises analüüsis ja tõenäosusteoorias.
Dispersioon on matemaatiline mõiste, mis esindab teatud muutuja jaoks ennustatud väärtuste jaotusskaalat, mida saab määrata erinevate statistiliste andmete spekter, dispersioon ja standardhälve. Hajumine kehtib potentsiaalse investeeringutasuvuse spektri kohta rahanduses ja investeeringutes.
Risk kaudselt teatud väärtpaberi- või investeerimisportfellis võib samuti mõõta.
Viltus viitab hälbele või asümmeetriale, andmete jadale, mis erineb sümmeetrilisest kellakõverast või korrapärasest jaotusest. Eeldatakse, et kõver on nihutatud vasakule või paremale.
Viltust saab kvantifitseerida kui jaotuse keskmisest erinevust.
Võrdlustabel
| Võrdlusparameetrid | Dispersioon | Skewness |
|---|---|---|
| Määratle | Dispersioon on juhusliku suuruse väärtuste kogumi või jaotuse suurus. See määratleb spektri, mis laiendab või laiendab jaotust. | Viltus on juhusliku suuruse asümmeetria mõõdik statistilise jaotuse keskmise ümber. Viltuse atribuut võib olla kas positiivne või negatiivne või see võib olla teadmata. |
| Arvutus | Dispersioon määratakse teatud keskmise alusel. | Määratakse kalduvus, mis põhineb keskmisel, mediaanil ja režiimil. |
| Meetmed | Dispersioonimõõdikud näitavad, mil määral on erinevused nende põhiväärtusega kooskõlas. | Kallutamise sammud on jaotuse asümmeetriline olemus ja andmepunktide kaldumine paremale või vasakule. |
| taotlus | Dispersiooni kasutatakse peamiselt selleks, et iseloomustada andmekogumi vahelist seost ja hinnata, mil määral erinevad andmeväärtused nende keskmisest väärtusest. | Skewness käsitleb tulemuste seeria levitamise olemust. |
| loodus | Tähtsuse jaotus põhiväärtusest | Sümmeetriline või asümmeetriline seeria. |
Mis on dispersioon?
Matemaatikas mõõdab dispersioon andmete jaotumist, mis näitab, kuidas väärtuste suurus andmekogumis varieerub. See on ala, mille ümber jaotatakse statistiline jaotus.
Eelkõige määratakse kindlaks keskpunkti ümbritsevas andmekogumis olevate objektide heterogeensus. Lihtsamalt öeldes mõõdetakse keskväärtuse määramatuse astet.
Dispersioonimõõtmised on kriitilise tähtsusega andmete jaotuse määramisel asukoha mõõtmise ümber. Dispersioon on näiteks tavaline dispersiooninäitaja, mis määrab, kuidas keskmise kohta andmed levivad.
Vahemik ja keskmine hälve on muud hajumise näitajad.
Dispersioon on arvuline ime, mis käsitleb indikaatorite tsirkulatsiooni suurust konkreetse muutuja jaoks, mida erinevad mõõtmised saavad määrata kontiinumi, kõikumise ja standardhälbe abil. Hajutamine viitab põhjalikult rahahuvist ja ettevõtmisest saadava tulevase kasumi ulatusele.
Samuti hinnatakse iga väärtpaberi- või spekulatsiooniportfelli ohtu.
Mis on kalduvus?
Viltus on teatud punkti kohta, jaotuse asümmeetria esitus. Võib esineda kergelt asümmeetriline, tugev asümmeetriline või sümmeetriline jaotus.
Viltust kasutatakse jaotuse asümmeetria mõõtmise arvutamiseks. Jaotus on positiivse kalde korral ristkülikukujuline ja negatiivse kalde korral vasakpoolne.
Jaotus on sümmeetriline, kui kalduvus on negatiivne. Tähendab, mediaan, ja režiimi kasutatakse kaldsuse arvutamiseks.
Sõltuvalt sellest, kas andmepunktid on vasakule või paremale kaldu, võib kalduvus olla positiivne, negatiivne või tundmatu. Näiteks tavalisel jaotusel on nulli kalduvus, samas kui lognormaalsel jaotusel on teatud aste paremale kaldu.
Viltus viitab kõrvalekaldele või ebatasasusele, mis on teabe järjestus, mis on ainulaadne ühtlase helina kurvi või tavalise edastamise suhtes. Arvatakse, et see on kummardunud, kas käänakut nihutatakse ühele või paremale.
Viltust saab mõõta selle järgi, kui palju assigneering tavapärasest erineb.
Peamised erinevused dispersiooni ja kaldsuse vahel
- Dispersioon määratleb spektri, mis laiendab või laiendab jaotust, samas kui kalduvus on juhusliku suuruse asümmeetria mõõdik statistilise jaotuse keskmise ümber.
- Dispersioon on kasulik ka keskmise usaldusväärsuse testimiseks, samas kui kalduvus on kasulik finantsturu uurimisel, mis sisaldab suurt hulka teavet, nagu varade tootlus, varude väärtus jne, ja on väga kasulik.
- Määratakse teatud keskmisel põhinev dispersioon, samas kui keskmisel, mediaanil ja režiimil põhinev kalduvus.
- Dispersioon näitab olulist jaotust põhiväärtusest, samas kui kaldus näitab sümmeetrilist või asümmeetrilist seeriat.
- Hajutatult on kõik meetmed positiivsed, samas kui kaldus on kõik meetmed negatiivsed.
Viimati värskendatud: 14. oktoober 2023
Olen selle blogipostituse kirjutamisega nii palju vaeva näinud, et teile väärtust pakkuda. See on mulle väga kasulik, kui kaalute selle jagamist sotsiaalmeedias või oma sõprade/perega. JAGAMINE ON ♥️
Piyush Yadav on viimased 25 aastat töötanud kohalikus kogukonnas füüsikuna. Ta on füüsik, kelle kirg on muuta teadus meie lugejatele kättesaadavamaks. Tal on loodusteaduste bakalaureusekraad ja keskkonnateaduste magistrikraad. Tema kohta saate tema kohta rohkem lugeda bio-leht.
Artikkel annab tõhusalt edasi dispersiooni ja kaldsuse olulisust ja arvutamist statistilises analüüsis.
Nõustun, see on põhjalikult uuritud ja sisukas artikkel sellel teemal.
Võrdlustabel on väga informatiivne ja aitab mõista dispersiooni ja kaldsuse erinevusi.
Ma leidsin, et võrdlustabel on põhipunktide kokkuvõtte tegemisel väga kasulik.
Absoluutselt teeb see selge vahe kahe mõiste vahel.
Dispersiooni ja kaldsuse eristamine on selles artiklis selgelt ja täpselt sõnastatud.
Artiklis tuuakse tõhusalt esile hajuvuse ja kalduvuse tähtsus ja olemus statistilises analüüsis.
Mulle tundus, et arutelud hajumise ja kalduvuse olemuse üle olid eriti läbinägelikud.
Selles artiklis on põhjalikult uuritud dispersiooni ja kaldsuse praktilisi rakendusi erinevates valdkondades.
Rakenduste illustreerimiseks kasutatud näited on väga tõhusad.
See artikkel annab põhjaliku arusaama statistilise analüüsi hajutatusest ja kalduvusest.
Üksikasjalikud selgitused hajumise ja kaldsuse kohta on väga informatiivsed ja kergesti arusaadavad.
Minu arvates olid selgitused valgustavad ja hästi esitatud.
Artikliga õnnestub keerulised statistilised mõisted kättesaadavaks teha.
Selle artikli seletused hajuvuse ja viltuse kohta on põhjalikud ja intellektuaalselt rikastavad.
Minu arvates olid selgitused üksikasjalikud ja intellektuaalselt stimuleerivad.
Suurepärane artikkel! See annab põhjaliku arusaama statistika hajutatusest ja kalduvusest.
Nõustun, artikkel selgitab mõisteid väga selgelt.
See artikkel annab põhjaliku ülevaate hajuvusest ja kallutusest, rõhutades nende olulisust statistiliste andmete mõistmisel.
Dispersiooni ja kaldsuse olulisus andmete analüüsimisel on selles artiklis väga selgelt välja toodud.