分散与偏度：差异与比较

在数值统计中，也显示异质性水平，其唯一目的是比较数学理论和解释。 通常，一项统计数据是作为整个数据集计算的，称为“平均值”。

但是，没有定义确定系列组成的具体方法。 这需要额外的步骤来阐明平均或它们之间的差异。 

我们使用色散和偏斜的测量来解释统计定量分析的非常详细的原理。 色散是对中心点分布范围的度量。

因此，统计分布中的不对称性是通过偏斜来衡量的。

关键精华

1. 离散度是指数据集分散或聚集的程度，而偏度是指数据集中的不对称程度。
2. 可以通过计算数据集的范围、方差或标准差来衡量离散度。 相反，偏度可以通过计算数据集的均值、中值和众数来衡量。
3. 离散度衡量数据集中的可变性，而偏度衡量偏离正态分布的方向和程度。

分散与偏度

分散度是计算数据不确定性或分析的度量标准，并且通过偏度来衡量整个介质中分布不平衡的程度。 它们是最通用的术语，用于描述包含大量数据的数据集合 体积 数学分析和概率论中的计算数据。

离散度是一个数学概念，表示针对某个变量预测值的分布范围，可以通过各种统计数据的频谱、方差和标准差来确定。这种分散适用于金融和投资领域的潜在投资回报范围。

风险 含蓄 在某种证券或投资组合中也可能被衡量。

偏度是指偏差或不对称，即不同于对称钟形曲线或正则分布的数据序列。 无论曲线向左还是向右移动，都假定弯曲。

偏度可以量化为分布与平均值的不同程度。

对比表

比较参数	分散	偏态
确定	分散度是随机变量的值集或分布的大小。 它定义了扩展或扩展分布的频谱。	偏度是衡量随机变量围绕统计分布平均值的不对称性的量度。 偏度属性可以是正的或负的，也可以是未知的。
计算	确定基于某个平均值的离差。	确定基于介质、中位数和众数的偏度。
措施	离差指标表示差异与其基本价值不一致的程度。	偏斜步骤是分布的不对称性和数据点向右或向左的偏斜。
应用领域	离散度主要用于表征数据集之间的关系，并评估数据值与其平均值的差异程度。	偏度处理一系列结果的传播本质。
自然	主要价值的重要性分布	对称或不对称系列。

什么是色散？

在数学中，分散度衡量数据的分布方式，这表明数据集中值的大小如何变化。 它是分布统计分布的区域。

特别确定围绕中心点的数据集合中的对象的异质性。 简单来说，就是测量平均值的不确定程度。

色散测量对于确定位置测量周围的数据分布至关重要。 例如，方差是一种正态分布度量，它确定有关均值的数据如何分布。

范围和平均偏差是其他分散指标。

离散度是一个数字奇迹，它解决了特定变量的指标循环大小，不同的测量可以通过连续体、波动和标准差来确定。 分散全面地暗示了对金钱和风险的兴趣的未来利润范围。

同样会评估任何证券或投机投资组合中推断的风险。

什么是偏度？

偏度是关于某个点的，表示分布的不对称性。 可能会出现轻微不对称、强烈不对称或对称分布。

偏度用于计算分布的不对称度量。 在正偏斜的情况下，分布被称为矩形分布，而在偏斜为负的情况下，分布被称为左偏斜的。

如果偏度为负，则分布是对称的。 意思是， 中位数和众数用于计算偏度。

根据数据点是左偏还是右偏，偏斜可以是正的、负的或未知的。 例如，正则分布具有零偏斜，而对数正态分布将具有一定程度的右偏斜。

偏度指的是偏差或不均匀性，这是与均匀振铃弯曲或普通传输相关的一系列独特信息。 无论弯曲向一侧还是向右移动，都被认为是弓形。

偏度可以衡量拨款与正常情况的差异程度。

分散度和偏度之间的主要区别 

1. 色散定义了扩展或扩展分布的频谱，而偏度是衡量随机变量围绕统计分布平均值的不对称性的量度。
2. 离差对于检验平均可靠性也很有用，而偏度对于研究金融市场很有用，金融市场包含大量的信息，如资产回报、库存价值等，非常有用。
3. 确定基于某个平均值的离差，而确定基于中值、中值和众数的偏度。
4. 离差显示了主值的重要分布，而偏度则显示了对称或不对称的序列。
5. 在分散度方面，所有措施都是积极的，而在偏度方面，所有措施都是消极的。

参考资料

1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156849461100425X

最后更新：14 年 2023 月 XNUMX 日