数値統計では、数学理論と解釈を比較するという唯一の目的で、不均一性のレベルも示されます。 通常、XNUMX つの統計は「平均」として知られるデータセット全体として計算されます。
ただし、シリーズ構成を決定する具体的な方法は定められていません。 それには、物事が平均的に、またはそれらの間でどのように異なるかを明確にするための追加の手順が必要です。
分散と歪みの測定を使用して、統計の定量分析の非常に詳細な原理を説明します。 分散は、中心点全体の分布範囲の尺度です。
したがって、統計分布の非対称性は、スキューによって測定されます。
主要な取り組み
- 分散とは、データ セットが分散またはクラスター化されている範囲を指し、歪度とはデータ セットの非対称性の程度を指します。
- 分散は、データ セットの範囲、分散、または標準偏差を計算することによって測定できます。 対照的に、歪度は、データセットの平均、中央値、最頻値を計算することで測定できます。
- 分散はデータセットのばらつきを測定し、歪度は正規分布からの偏差の方向と程度を測定します。
分散と歪度
分散は、データまたは分析の不確実性の計算に使用される測定基準であり、媒体全体にわたって分布が不均衡になっている程度は、歪度によって測定されます。これらは、数学的分析と確率論における大量の計算データで構成されるデータ コレクションを説明するために使用される最も一般的な用語です。
分散は、さまざまな統計のスペクトル、分散、標準偏差によって決定できる、特定の変数について予測される値の分布スケールを表す数学的概念です。この散乱は、金融および投資における潜在的な投資収益の範囲に適用されます。
特定の証券または投資ポートフォリオに内在するリスクも測定される場合があります。
歪度は、偏りまたは非対称性、つまり対称的な釣鐘曲線や正規分布とは異なる一連のデータを指します。 カーブを左に動かしても右に動かしても曲がるとみなします。
歪度は、分布が平均とどの程度異なるかとして定量化できます。
比較表
| 比較のパラメータ | 分散系 | 歪度 |
|---|---|---|
| 定義する | 分散は、確率変数の値のセットまたは分布の大きさです。 分布を拡張または拡張するスペクトルを定義します。 | 歪度は、統計分布の平均付近の確率変数の非対称性の尺度です。 歪度属性は、正または負のいずれかであるか、不明である可能性があります。 |
| 計算 | 一定の平均に基づく分散が決定されます。 | メディア、メディアン、および最頻値に基づく歪度が決定されます。 |
| 措置 | 分散メトリックは、差異がその基本的な値とどの程度調和していないかを意味します。 | 歪曲ステップは、分布の非対称性と、右または左へのデータ ポイントの歪曲です。 |
| 申し込み | 分散は主に、データセット間の関係を特徴付け、データ値が平均値からどの程度変化するかを評価するために使用されます。 | 歪度は、一連の結果の普及の本質を扱います。 |
| 自然 | メイン値からの重要度分布 | 対称または非対称シリーズ。 |
分散とは
数学では、分散はデータがどのように分布しているかを測定し、データセット内で値のサイズがどのように変化するかを示します。 統計分布が分布している領域です。
データ収集内の中心点の周囲のオブジェクトの不均一性が特に決定されます。 簡単に言えば、平均値の不確かさの度合いを測定するものです。
分散測定は、位置測定の周囲のデータの分布を決定するために重要です。 たとえば、分散は、平均に関するデータがどのように広がっているかを決定する正規分散尺度です。
範囲と平均偏差は、他の分散指標です。
分散は、さまざまな測定によって連続体、変動、標準偏差によって決定される特定の変数の指標の循環サイズに対処する数値上の驚異です。 この分散は、金銭と冒険への関心から将来の利益の範囲を包括的に暗示しています。
同様に、証券や投機のポートフォリオで推測される危険性を見積もることもあります。
歪度とは何ですか？
歪度は特定の点に関するもので、分布の非対称性を表しています。 わずかに非対称、強い非対称、または対称な分布が発生する可能性があります。
歪度は、分布の非対称尺度を計算するために使用されます。 正の歪曲の場合、分布は長方形であると言われ、歪度が負の場合、分布は左歪曲であると言われます。
歪度が負の場合、分布は対称です。歪度の計算には、平均、中央値、最頻値が使用されます。
データ ポイントが左または右に歪んでいるかどうかに基づいて、歪曲は正、負、または不明のいずれかになります。 たとえば、正規分布では偏りがゼロですが、対数正規分布ではある程度の右偏りがあります。
スキューネスとは、偶数リンガー ベンドまたは通常の搬送に関連して固有の情報の連続である偏差または不均一性を意味します。 曲がりを片側に動かしても右側に動かしても曲がっていると考えられます。
歪度は、流用が通常からどれだけ変化するかとして測定できます。
分散と歪度の主な違い
- 分散は、分布を拡張または拡張するスペクトルを定義しますが、歪度は、統計分布の平均付近のランダム変数の非対称性の尺度です。
- 分散は平均の信頼性をテストするのにも役立ちますが、歪度は資産収益や在庫価格などの膨大な情報が含まれる金融市場の研究に役立ち、非常に有用です。
- ある平均に基づく分散が決定され、媒体、中央値、最頻値に基づく歪度が決定されます。
- 分散は主要な値からの重要な分布を示しますが、歪度は対称または非対称の系列を示します。
- 分散では、すべての測定値が正であるのに対し、歪度では、すべての測定値が負です。
私はあなたに価値を提供するために、このブログ記事を書くことに多大な努力を払ってきました. ソーシャルメディアや友人/家族と共有することを検討していただければ、私にとって非常に役立ちます. 共有は♥️
この記事は、統計分析における分散と歪度の重要性と計算を効果的に伝えています。
私も同意します。これはこのテーマに関してよく研究され、洞察力に富んだ記事です。
比較表は非常に有益で、分散と歪度の違いを理解するのに役立ちます。
重要なポイントをまとめた比較表がとても役に立ちました。
確かに、これは 2 つの概念を明確に区別します。
この記事では、分散と歪度の区別が明確かつ正確に説明されています。
この記事は、統計分析における分散と歪度の重要性と性質を効果的に強調しています。
分散と歪度の性質に関する議論は特に洞察力に富んでいると思いました。
この記事では、さまざまな分野における分散と歪度の実際の応用について詳しく説明します。
アプリケーションを説明するために使用された例は非常に効果的です。
この記事では、統計分析における分散と歪度について包括的に理解します。
分散と歪度についての詳細な説明は非常に有益で理解しやすいです。
説明がわかりやすく、よくまとまっていると思いました。
この記事は、複雑な統計概念をわかりやすくすることに成功しています。
この記事の分散と歪度の説明は徹底的で、知的に充実しています。
解説が詳しくて知的刺激があると思いました。
素晴らしい記事です！統計における分散と歪度についての深い理解を提供します。
私も同意します。この記事では概念が非常に明確に説明されています。
この記事では、分散と歪度の包括的な概要を示し、統計データを理解する際のそれらの関連性を強調します。
データ分析における分散と歪度の重要性は、この記事で非常に明確になります。