Skaitliskajā statistikā neviendabīguma līmenis tiek parādīts arī tikai ar mērķi salīdzināt matemātisko teoriju un interpretāciju. Parasti vienu statistiku aprēķina kā visu datu kopu, ko sauc par “vidējo”.
Tomēr nav noteikta īpaša metode sērijas sastāva noteikšanai. Tas prasa papildu darbības, lai noskaidrotu, kā lietas atšķiras vidēji vai starp tām.
Mēs izmantojam dispersijas un novirzes mērījumus, lai izskaidrotu ļoti detalizētus statistikas kvantitatīvās analīzes principus. Izkliede ir sadalījuma diapazona mērs centrālajā punktā.
Tādējādi asimetriju statistiskajā sadalījumā mēra ar šķībumu.
Atslēgas
- Izkliede attiecas uz to, cik lielā mērā datu kopa ir izkliedēta vai sagrupēta, savukārt šķībums attiecas uz asimetrijas pakāpi datu kopā.
- Izkliedi var izmērīt, aprēķinot datu kopas diapazonu, dispersiju vai standarta novirzi. Turpretim šķībumu var izmērīt, aprēķinot datu kopas vidējo, mediānu un režīmu.
- Dispersija mēra datu kopas mainīgumu, savukārt šķībums mēra novirzes virzienu un pakāpi no normālā sadalījuma.
Izkliede pret šķībumu
Izkliede ir metrika datu nenoteiktības aprēķināšanai vai analīzei, un to, cik lielā mērā sadalījums ir nelīdzsvarots visā vidē, mēra ar šķībumu. Tie ir vispārīgākā terminoloģija, ko izmanto, lai aprakstītu datu kolekciju, kas ietver lielu tilpums skaitļošanas datu izmantošana matemātiskajā analīzē un varbūtību teorijā.
Dispersija ir matemātisks jēdziens, kas atspoguļo noteiktam mainīgajam paredzēto vērtību sadalījuma skalu, ko var noteikt dažādu statistikas datu spektrs, dispersija un standarta novirze. Izkliede attiecas uz potenciālo ieguldījumu atdeves spektru finansēs un ieguldījumos.
Risks netieši var izmērīt arī noteiktā vērtspapīrā vai ieguldījumu portfelī.
Šķībums attiecas uz novirzi vai asimetriju, datu secību, kas atšķiras no simetriskās zvana līknes vai regulārā sadalījuma. Tiek pieņemts, ka tas ir saliekts neatkarīgi no tā, vai līkne tiek pārvietota pa kreisi vai pa labi.
Šķibumu var kvantitatīvi noteikt kā pakāpi, kādā sadalījums atšķiras no vidējā.
Salīdzināšanas tabula
| Salīdzināšanas parametri | Dispersija | Skewness |
|---|---|---|
| Definēt | Izkliede ir nejauša lieluma vērtību kopas vai sadalījuma lielums. Tas nosaka spektru, kas paplašina vai paplašina sadalījumu. | Šķībums ir nejauša lieluma asimetrijas mērs ap statistiskā sadalījuma vidējo vērtību. Šķibuma atribūts var būt pozitīvs vai negatīvs, vai arī tas var būt nezināms. |
| Aprēķins | Tiek noteikta dispersija, pamatojoties uz noteiktu vidējo. | Tiek noteikts šķībums, pamatojoties uz vidi, vidējo un režīmu. |
| Pasākumi | Izkliedes metrika nozīmē pakāpi, kādā atšķirības neatbilst to pamatvērtībai. | Sašķiebšanās soļi ir sadalījuma asimetrisks raksturs un datu punktu šķībums pa labi vai pa kreisi. |
| iesniegums | Izkliedi galvenokārt izmanto, lai raksturotu attiecības starp datu kopu un novērtētu pakāpi, kādā datu vērtības atšķiras no to vidējās vērtības. | Skewness nodarbojas ar rezultātu sērijas izplatīšanas būtību. |
| daba | Svarīguma sadalījums no galvenās vērtības | Simetriskas vai asimetriskas sērijas. |
Kas ir dispersija?
Matemātikā dispersija mēra, kā dati tiek sadalīti, kas norāda, kā vērtības mainās pēc lieluma datu kopā. Tā ir apgabals, ap kuru tiek izplatīts statistiskais sadalījums.
Īpaši tiek noteikta objektu neviendabība datu apkopojumā ap centra punktu. Vienkārši sakot, tiek mērīta nenoteiktības pakāpe par vidējo vērtību.
Izkliedes mērījumi ir ļoti svarīgi, lai noteiktu datu sadalījumu ap pozīcijas mērījumu. Piemēram, dispersija ir normāls izkliedes rādītājs, kas nosaka, kā tiek izplatīti dati par vidējo.
Diapazons un vidējā novirze ir citi izkliedes rādītāji.
Izkliede ir skaitlisks brīnums, kas attiecas uz indikatoru aprites lielumu konkrētam mainīgajam, ko dažādi mērījumi var noteikt pēc kontinuuma, svārstībām un standarta novirzes. Izkliedēšana vispusīgi norāda uz nākotnes peļņas apjomu no intereses par naudu un riska.
Tāpat tiks novērtēts risks, kas izriet no jebkura vērtspapīra vai spekulācijas portfeļa.
Kas ir šķībums?
Šķibums ir par noteiktu punktu, sadalījuma asimetrijas attēlojumu. Var rasties nedaudz asimetrisks, spēcīgs asimetrisks vai simetrisks sadalījums.
Šķibumu izmanto, lai aprēķinātu sadalījuma asimetrijas mēru. Tiek uzskatīts, ka sadalījums ir taisnstūrveida pozitīvas novirzes gadījumā, un sadalījums ir kreisi šķībs, ja šķībums ir negatīvs.
Sadalījums ir simetrisks, ja šķībums ir negatīvs. Vidēji, mediāna, un režīms tiek izmantoti, lai aprēķinātu šķībumu.
Pamatojoties uz to, vai datu punkti ir šķībi pa kreisi vai pa labi, novirze var būt pozitīva, negatīva vai nezināma. Piemēram, parastajam sadalījumam ir nulles šķībs, savukārt lognormālajam sadalījumam būs noteikta labās novirzes pakāpe.
Šķībums norāda uz novirzi vai nelīdzenumu, kas ir informācijas virkne, kas ir unikāla attiecībā uz vienmērīgu zvana līkumu vai parasto pārraidi. Tiek uzskatīts, ka tas ir noliekts neatkarīgi no tā, vai līkums tiek pārvietots uz vienu vai pa labi.
Šķibumu var izmērīt pēc tā, cik daudz apropriācijas atšķiras no parastās.
Galvenās atšķirības starp dispersiju un šķībumu
- Dispersija definē spektru, kas paplašina vai paplašina sadalījumu, turpretim šķībums ir nejauša lieluma asimetrijas mērs ap statistiskā sadalījuma vidējo vērtību.
- Izkliede ir noderīga arī vidējās uzticamības pārbaudei, savukārt šķībums ir noderīgs finanšu tirgus izpētē, kas ietver ļoti daudz informācijas, piemēram, aktīvu atdevi, krājumu vērtības utt., un ir ļoti noderīga.
- Tiek noteikta dispersija, pamatojoties uz noteiktu vidējo vērtību, bet tiek noteikta novirze, pamatojoties uz vidi, mediānu un režīmu.
- Izkliede parāda svarīgo sadalījumu no galvenās vērtības, savukārt šķībums parāda simetrisku vai asimetrisku sēriju.
- Izkliedēti visi pasākumi ir pozitīvi, savukārt šķībumā visi pasākumi ir negatīvi.
Pēdējo reizi atjaunināts: 14. gada 2023. oktobrī
Esmu pielicis tik daudz pūļu, rakstot šo emuāra ierakstu, lai sniegtu jums vērtību. Tas man ļoti noderēs, ja apsverat iespēju to kopīgot sociālajos medijos vai ar draugiem/ģimeni. DALĪŠANĀS IR ♥️
Pijušs Jadavs pēdējos 25 gadus ir pavadījis, strādājot par fiziķi vietējā sabiedrībā. Viņš ir fiziķis, kurš aizrautīgi cenšas padarīt zinātni pieejamāku mūsu lasītājiem. Viņam ir bakalaura grāds dabaszinātnēs un pēcdiploma diploms vides zinātnē. Vairāk par viņu varat lasīt viņa vietnē bio lapa.
Raksts efektīvi atspoguļo dispersijas un šķībuma nozīmīgumu un aprēķinus statistiskajā analīzē.
Piekrītu, tas ir labi izpētīts un saprotams gabals par šo tēmu.
Salīdzinājuma tabula ir ļoti informatīva un palīdz izprast atšķirības starp dispersiju un šķībumu.
Es atklāju, ka salīdzināšanas tabula ir ļoti noderīga, apkopojot galvenos punktus.
Absolūti tas nodrošina skaidru atšķirību starp diviem jēdzieniem.
Atšķirība starp izkliedi un šķībumu šajā rakstā ir skaidri un precīzi formulēta.
Raksts efektīvi izceļ dispersijas un nešķīsuma nozīmi un būtību statistiskajā analīzē.
Man šķita, ka diskusijas par izkliedes un šķībuma būtību bija īpaši saprotamas.
Šajā rakstā ir labi izpētīti praktiskie dispersijas un šķībuma pielietojumi dažādās jomās.
Lietojumprogrammu ilustrēšanai izmantotie piemēri ir ļoti efektīvi.
Šis raksts sniedz visaptverošu izpratni par statistiskās analīzes izkliedi un šķībumu.
Detalizēti skaidrojumi par izkliedi un šķībumu ir ļoti informatīvi un viegli uztverami.
Man šķita, ka paskaidrojumi bija izglītojoši un labi izklāstīti.
Rakstā izdodas padarīt pieejamus sarežģītus statistikas jēdzienus.
Izkliedes un šķībuma skaidrojumi šajā rakstā ir pamatīgi un intelektuāli bagātinoši.
Es atklāju, ka paskaidrojumi ir detalizēti un intelektuāli stimulējoši.
Lielisks raksts! Tas sniedz padziļinātu izpratni par statistikas izkliedi un šķībumu.
Piekrītu, rakstā ļoti skaidri izskaidroti jēdzieni.
Šajā rakstā ir sniegts visaptverošs pārskats par izkliedi un šķībumu, uzsverot to nozīmi statistikas datu izpratnē.
Šajā rakstā ir skaidri parādīta dispersijas un šķībuma nozīme datu analīzē.