Dans les statistiques numériques, le niveau d'hétérogénéité est également indiqué dans le seul but de comparer la théorie mathématique et l'interprétation. Habituellement, une statistique est calculée comme l'ensemble de données complet, appelé « moyenne ».
Cependant, aucune méthode spécifique n'est définie pour déterminer la composition de la série. Cela nécessite des étapes supplémentaires pour clarifier en quoi les choses diffèrent en moyenne ou entre elles.
Nous utilisons des mesures de dispersion et de biais pour expliquer les principes très détaillés de l'analyse quantitative des statistiques. La dispersion est une mesure de la plage de distribution à travers le point central.
Ainsi, l'asymétrie dans une distribution statistique est mesurée par le biais.
Faits marquants
- La dispersion fait référence à la mesure dans laquelle un ensemble de données est étalé ou regroupé, tandis que l'asymétrie fait référence au degré d'asymétrie dans un ensemble de données.
- La dispersion peut être mesurée en calculant la plage, la variance ou l'écart type de l'ensemble de données. En revanche, l'asymétrie peut être mesurée en calculant la moyenne, la médiane et le mode de l'ensemble de données.
- La dispersion mesure la variabilité dans l'ensemble de données, tandis que l'asymétrie mesure la direction et le degré d'écart par rapport à la distribution normale.
Dispersion vs asymétrie
La dispersion est une mesure pour le calcul de l'incertitude dans les données ou l'analyse et la mesure dans laquelle la distribution est déséquilibrée sur le support est mesurée par l'asymétrie. Il s'agit de la terminologie la plus générale utilisée pour décrire une collection de données qui comprend un grand le volume des données informatiques dans l'analyse mathématique et la théorie des probabilités.
La dispersion est un concept mathématique représentant l'échelle de distribution des valeurs prédites pour une certaine variable qu'un spectre, une variance et un écart type des différentes statistiques peuvent déterminer. La dispersion s’applique à l’éventail des rendements potentiels des investissements dans la finance et l’investissement.
Le risque implicitement dans un certain portefeuille de titres ou d'investissements peut également être mesuré.
L'asymétrie fait référence à une déviation ou à une asymétrie, une séquence de données différente de la courbe en cloche symétrique ou de la distribution régulière. Elle est supposée courbée, que la courbe soit déplacée vers la gauche ou vers la droite.
L'asymétrie peut être quantifiée comme le degré auquel la distribution diffère de la moyenne.
Tableau de comparaison
Paramètres de comparaison | Dispersion | Skewness |
---|---|---|
Définir | La dispersion est l'ampleur de l'ensemble des valeurs ou de la distribution d'une variable aléatoire. Il définit un spectre qui étend ou prolonge une distribution. | L'asymétrie est une mesure de l'asymétrie d'une variable aléatoire autour de la moyenne de la distribution statistique. L'attribut d'asymétrie peut être positif ou négatif, ou il peut être inconnu. |
Calcul | La dispersion basée sur une certaine moyenne est déterminée. | L'asymétrie basée sur le support, la médiane et le mode est déterminée. |
Les mesures | Les métriques de dispersion signifient le degré auquel les différences ne sont pas en harmonie avec leur valeur fondamentale. | Les étapes de biais sont la nature asymétrique de la distribution et le biais des points de données vers la droite ou la gauche. |
Candidature | La dispersion est principalement utilisée pour caractériser la relation entre un ensemble de données et évaluer dans quelle mesure les valeurs des données varient par rapport à leur valeur moyenne. | L'asymétrie traite de l'essence de la diffusion d'une série de résultats. |
Nature | Répartition de l'importance à partir de la valeur principale | Série symétrique ou asymétrique. |
Qu'est-ce que Dispersion ?
En mathématiques, la dispersion mesure la façon dont les données sont distribuées, ce qui indique comment les valeurs varient en taille dans un ensemble de données. C'est la zone autour de laquelle une distribution statistique est distribuée.
L'hétérogénéité des objets de la collecte de données autour du point central est notamment déterminée. En termes simples, le degré d'incertitude sur la valeur moyenne est mesuré.
Les mesures de dispersion sont essentielles pour déterminer la distribution des données autour d'une mesure de position. La variance, par exemple, est une mesure de dispersion normale qui détermine la façon dont les données sur la moyenne sont réparties.
L'étendue et l'écart moyen sont d'autres indicateurs de dispersion.
La dispersion est une merveille numérique qui traite de la taille de la circulation des indicateurs pour une variable spécifique que les différentes mesures peuvent déterminer par le continuum, la fluctuation et l'écart type. La dispersion fait allusion de manière exhaustive à l'étendue des bénéfices futurs d'un intérêt dans l'argent et le risque.
Il y aura également une estimation du danger inféré dans tout portefeuille de sécurité ou de spéculation.
Qu'est-ce que l'asymétrie?
L'asymétrie concerne un certain point, une représentation de l'asymétrie d'une distribution. Une distribution légèrement asymétrique, fortement asymétrique ou symétrique peut se produire.
L'asymétrie est utilisée pour calculer la mesure d'asymétrie de la distribution. La distribution est dite rectangulaire en cas d'asymétrie positive, et la distribution est dite asymétrique à gauche lorsque l'asymétrie est négative.
La distribution est symétrique si l'asymétrie est négative. Moyenne, médiane, et mode sont utilisés pour calculer l'asymétrie.
Selon que les points de données sont asymétriques à gauche ou à droite, l'inclinaison peut être positive, négative ou inconnue. Par exemple, une distribution régulière a une inclinaison nulle, tandis qu'une distribution log-normale aura un certain degré d'inclinaison vers la droite.
L'asymétrie fait allusion à une déviation ou à une irrégularité, qui est une succession d'informations uniques par rapport au virage pair ou au transport ordinaire. On pense qu'il est courbé, que le virage soit déplacé d'un côté ou vers la droite.
L'asymétrie peut être mesurée comme la variation de l'appropriation par rapport à la normale.
Différences principales entre la dispersion et l'asymétrie
- La dispersion définit un spectre qui étend ou étend une distribution, tandis que l'asymétrie est une mesure de l'asymétrie d'une variable aléatoire autour de la moyenne de la distribution statistique.
- La dispersion est également utile pour tester la fiabilité moyenne, tandis que l'asymétrie est utile dans l'étude du marché financier, qui comprend un grand nombre d'informations telles que les rendements des actifs, les valeurs d'inventaire, etc., et est très utile.
- La dispersion basée sur une certaine moyenne est déterminée, tandis que l'asymétrie basée sur le support, médiane, et le mode sont déterminés.
- La dispersion montre la distribution importante à partir de la valeur principale, tandis que l'asymétrie montre une série symétrique ou asymétrique.
- En dispersion, toutes les mesures sont positives, alors qu'en skewness, toutes les mesures sont négatives.
Dernière mise à jour : 14 octobre 2023
Piyush Yadav a passé les 25 dernières années à travailler comme physicien dans la communauté locale. C'est un physicien passionné par l'idée de rendre la science plus accessible à nos lecteurs. Il est titulaire d'un baccalauréat en sciences naturelles et d'un diplôme d'études supérieures en sciences de l'environnement. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
L'article transmet efficacement l'importance et le calcul de la dispersion et de l'asymétrie dans l'analyse statistique.
Je suis d'accord, c'est un article bien documenté et perspicace sur le sujet.
Le tableau de comparaison est très informatif et aide à comprendre les différences entre dispersion et asymétrie.
J'ai trouvé le tableau comparatif très utile pour résumer les points clés.
Absolument, cela établit une distinction claire entre les deux concepts.
La distinction entre dispersion et asymétrie est articulée avec clarté et précision dans cet article.
L’article souligne efficacement l’importance et la nature de la dispersion et de l’asymétrie dans l’analyse statistique.
J’ai trouvé les discussions sur la nature de la dispersion et de l’asymétrie particulièrement instructives.
Les applications pratiques de la dispersion et de l'asymétrie dans divers domaines sont bien explorées dans cet article.
Les exemples utilisés pour illustrer les applications sont très efficaces.
Cet article fournit une compréhension complète de la dispersion et de l’asymétrie dans l’analyse statistique.
Les explications détaillées de la dispersion et de l’asymétrie sont très informatives et faciles à comprendre.
J'ai trouvé les explications éclairantes et bien présentées.
L’article réussit à rendre accessibles des concepts statistiques complexes.
Les explications de la dispersion et de l’asymétrie dans cet article sont approfondies et enrichissantes intellectuellement.
J'ai trouvé les explications détaillées et intellectuellement stimulantes.
Excellent article! Il fournit une compréhension approfondie de la dispersion et de l’asymétrie des statistiques.
Je suis d'accord, l'article explique les concepts très clairement.
Cet article présente un aperçu complet de la dispersion et de l’asymétrie, en soulignant leur pertinence pour la compréhension des données statistiques.
L’importance de la dispersion et de l’asymétrie dans l’analyse des données est très claire dans cet article.