Différence entre la dispersion et l'asymétrie
Dispersion vs asymétrie
Dans la théorie des statistiques et des probabilités, la variation des distributions doit souvent s'exprimer de manière quantitative à des fins de comparaison. La dispersion et l'asymétrie sont deux concepts statistiques où la forme de la distribution est présentée à une échelle quantitative.
En savoir plus sur la dispersion
En statistiques, la dispersion est la variation d'une variable aléatoire ou de sa distribution de probabilité. C'est une mesure de la distance dans laquelle les points de données se trouvent de la valeur centrale. Pour exprimer cela quantitativement, des mesures de dispersion sont utilisées dans les statistiques descriptives.
La variance, l'écart type et la gamme inter-quartile sont les mesures de dispersion les plus couramment utilisées.
Si les valeurs de données ont une certaine unité, en raison de l'échelle, les mesures de la dispersion peuvent également avoir les mêmes unités. La plage interdépendante, la plage, la différence moyenne, l'écart absolu médian, l'écart absolu moyen et l'écart type de distance sont les mesures de la dispersion avec des unités.
En revanche, il existe des mesures de dispersion qui n'ont pas d'unités, je.E sans dimension. La variance, le coefficient de variation, le coefficient de dispersion quartile et la différence moyenne relative sont des mesures de dispersion sans unités.
La dispersion dans un système peut provenir d'erreurs, telles que les erreurs instrumentales et d'observation. De plus, des variations aléatoires dans l'échantillon lui-même peuvent provoquer des variations. Il est important d'avoir une idée quantitative sur la variation des données avant de tirer d'autres conclusions à partir de l'ensemble de données.
En savoir plus sur l'asymétrie
Dans les statistiques, l'asymétrie est une mesure de l'asymétrie des distributions de probabilité. L'asymétrie peut être positive ou négative, ou dans certains cas inexistante. Il peut également être considéré comme une mesure de décalage de la distribution normale.
Si l'asymétrie est positive, alors la majeure partie des points de données est centrée à gauche de la courbe et la queue droite est plus longue. Si l'asymétrie est négative, la majeure partie des points de données est centrée vers la droite de la courbe et la queue gauche est assez longue. Si l'asymétrie est nulle, alors la population est normalement distribuée.
Dans une distribution normale, c'est-à-dire à ce moment que la courbe est symétrique, la moyenne, la médiane et le mode ont la même valeur. Si l'asymétrie n'est pas nulle, cette propriété ne tient pas et la moyenne, le mode et la médiane peuvent avoir des valeurs différentes.
Les premier et deuxième coefficients de l'asymétrie de Pearson sont couramment utilisés pour déterminer l'asymétrie des distributions.
La première insuffisance de Pearson Coffeicent = (mode moyenne - (Mode (écart-type)
Le deuxième coffeeicent d'asymétrie de Pearson = 3 (mode moyen -) / (déviation Satndard)
Dans les cas plus sensibles, le coefficient de moment standardisé Fisher-Pearson ajusté est utilisé.
G = n / (n-1) (n-2) ∑ni = 1 ((y-ӯ) / s)3
Quelle est la différence entre la dispersion et l'asymétrie?
Dispersion préoccupations concernant la plage sur laquelle les points de données sont distribués, et l'asymétrie concerne la symétrie de la distribution.
Les deux mesures de la dispersion et de l'asymétrie sont des mesures descriptives et le coefficient de l'asymétrie donne une indication à la forme de la distribution.
Des mesures de dispersion sont utilisées pour comprendre la plage des points de données et le décalage de la moyenne tandis que l'asymétrie est utilisée pour comprendre la tendance à la variation des points de données dans une certaine direction.
