분산과 왜곡의 차이 : 분산과 왜곡

분산 왜곡에 대한 비교

통계 및 확률 이론에서 종종 분포의 변화는 비교를 위해 정량적 방식으로 표현되어야한다. 분산 및 비대칭은 분포의 모양이 정량적으로 표현되는 두 가지 통계적 개념입니다.

분산에 대한 자세한 정보

통계에서 분산은 확률 변수 또는 확률 분포의 변형입니다. 이는 데이터 값이 중심 값과 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타냅니다. 이를 정량적으로 표현하기 위해 분산 측정이 설명 통계에 사용됩니다.

분산, 표준 편차 및 사 분위 범위는 가장 일반적으로 사용되는 분산 측정입니다. 데이터 값이 특정 단위를 갖는다면, 스케일 때문에, 분산 측정치는 동일한 단위를 가질 수도있다. Interdecile 범위, 범위, 평균 차이, 평균 절대 편차, 평균 절대 편차 및 거리 표준 편차는 단위로 분산 측정 값입니다.

대조적으로, 단위가없는 분산 측정치가있다. 무 차원. 분산, 계수의 변이, 분산의 사 분위 계수 및 상대 평균 차이는 단위가없는 분산의 측정입니다. 시스템에서의 분산은 도구 오류 및 관측 오류와 같은 오류에서 유래 할 수 있습니다. 또한 샘플 자체의 무작위 변형으로 인해 변형이 발생할 수 있습니다. 데이터 세트에서 다른 결론을 내리기 전에 데이터의 변이에 대해 정량적 인 아이디어를 갖는 것이 중요합니다.

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왜곡에 대한 자세한 정보

통계에서 왜도는 확률 분포의 비대칭을 측정 한 값입니다. 왜도는 양수 또는 음수이거나 일부 경우에는 존재하지 않을 수 있습니다. 이는 또한 정규 분포로부터의 오프셋의 척도로 간주 될 수 있습니다.

왜곡이 양수이면 데이터 요소의 대다수가 곡선 왼쪽에 가운데에 표시되고 오른쪽 꼬리가 길어집니다. 비대칭이 음수이면 데이터 요소의 대다수가 곡선의 오른쪽을 향하고 왼쪽 꼬리는 오히려 길다. 왜도가 0이면 인구가 정상적으로 분산됩니다. 곡선이 대칭 일 때 정규 분포에서 평균, 중앙값 및 모드는 동일한 값을 갖는다. 비대칭 성이 0이 아닌 경우이 속성은 유지되지 않으며 평균, 모드 및 중앙값의 값이 다를 수 있습니다. 피어슨의 제 1 및 제 2 왜곡 계수는 분포의 왜곡을 결정하기 위해 일반적으로 사용된다.

피어슨의 첫 번째 skewness coffeicent = (평균 - 모드) / (표준 편차)

피어슨의 두 번째 skewness coffeicent = 3 (평균 - 모드) / (satndard deviation)

모멘트 계수가 사용됩니다.(n-1) (n-1) (n-1) (n-2)} 999 분산과 왜도의 차이점은 무엇입니까?

분산은 데이터 포인트가 분포되는 범위에 관한 것이고, 왜도는 분포의 대칭과 관련이있다. 분산 및 비대칭의 측정은 모두 설명적인 측정이며 비대칭 계수는 분포의 형태를 나타낸다. 분산의 측정은 데이터 포인트의 범위 및 평균으로부터의 오프셋을 이해하는데 사용되는 반면, 왜도는 데이터 포인트의 특정 방향으로의 변화 경향을 이해하는데 사용된다.