Dispersion vs Skewness
Në statistikat dhe teorinë e probabilitetit, shpesh ndryshimi në shpërndarjet duhet të shprehet në një mënyrë sasiore për qëllime krahasimi. Dispersioni dhe shtrembërimi janë dy koncepte statistikore ku forma e shpërndarjes paraqitet në një shkallë sasiore.
Më shumë rreth Dispersionit
Në statistika, dispersioni është ndryshimi i një ndryshoreje të rastësishme ose shpërndarja e probabilitetit të saj. Është një masë se sa larg qëndrojnë pikat e të dhënave nga vlera qendrore. Për ta shprehur këtë në mënyrë sasiore, masat e dispersionit përdoren në statistikat përshkruese.
Varianca, devijimi standard dhe diapazoni ndër-kuartil janë masat më të përdorura të shpërndarjes.
Nëse vlerat e të dhënave kanë një njësi të caktuar, për shkak të shkallës, edhe masat e dispersionit mund të kenë të njëjtat njësi. Gama ndërdecilale, Gama, diferenca mesatare, devijimi absolut mesatar, devijimi mesatar absolut dhe devijimi standard i distancës janë matje të shpërndarjes me njësi.
Në të kundërt, ekzistojnë masa të dispersionit që nuk ka njësi, pra pa dimensione. Varianca, koeficienti i variacionit, koeficienti kuartil i dispersionit dhe dallimi mesatar relativ janë matje të dispersionit pa njësi.
Dispersioni në një sistem mund të lindë nga gabime, të tilla si gabimet instrumentale dhe ato vëzhguese. Gjithashtu, variacionet e rastësishme në vetë kampionin mund të shkaktojnë ndryshime. Është e rëndësishme të keni një ide sasiore për ndryshimin e të dhënave përpara se të bëni përfundime të tjera nga grupi i të dhënave.
Më shumë rreth Skewness
Në statistika, anshmëria është një masë e asimetrisë së shpërndarjeve të probabilitetit. Shtrirja mund të jetë pozitive ose negative, ose në disa raste joekzistente. Mund të konsiderohet gjithashtu si një masë e kompensimit nga shpërndarja normale.
Nëse anshmëria është pozitive, atëherë pjesa më e madhe e pikave të të dhënave përqendrohet në të majtë të kurbës dhe bishti i djathtë është më i gjatë. Nëse anshmëria është negative, pjesa më e madhe e pikave të të dhënave përqendrohet në të djathtë të kurbës dhe bishti i majtë është mjaft i gjatë. Nëse anshmëria është zero, atëherë popullsia shpërndahet normalisht.
Në një shpërndarje normale, atëherë kur kurba është simetrike, mesatarja, mediana dhe mënyra kanë të njëjtën vlerë. Nëse anshmëria nuk është zero, kjo veti nuk qëndron dhe mesatarja, modaliteti dhe mesatarja mund të kenë vlera të ndryshme.
Koeficientët e parë dhe të dytë të anshmërisë së Pearson përdoren zakonisht për përcaktimin e anshmërisë së shpërndarjeve.
Coffeicent i parë i anshmërisë së Pearson=(mesatarja – modaliteti) / (devijimi standard)
Kofiçienti i dytë i lakueshmërisë së Pearson=3 (mesatarja – modaliteti) / (devijimi satndard)
Në raste më të ndjeshme, përdoret koeficienti i rregulluar i momentit të standardizuar Fisher-Pearson.
G={n / (n-1)(n-2)} ∑i=1 ((y-ӯ)/s)3
Cili është ndryshimi midis Dispersionit dhe Skewness?
Shqetësimet e shpërndarjes në lidhje me diapazonin në të cilin janë shpërndarë pikat e të dhënave, dhe anshmëria ka të bëjë me simetrinë e shpërndarjes.
Të dyja masat e shpërndarjes dhe anshmërisë janë masa përshkruese dhe koeficienti i anshmërisë jep një tregues për formën e shpërndarjes.
Masat e dispersionit përdoren për të kuptuar diapazonin e pikave të të dhënave dhe zhvendosen nga mesatarja, ndërsa anshmëria përdoret për të kuptuar prirjen për ndryshimin e pikave të të dhënave në një drejtim të caktuar.
