Izkliede vs šķībums
Statistikā un varbūtību teorijā salīdzinājumu nolūkos izplatību variācijas bieži jāizsaka kvantitatīvi. Dispersija un šķībums ir divi statistikas jēdzieni, kur sadalījuma forma tiek parādīta kvantitatīvā mērogā.
Vairāk par dispersiju
Statistikā dispersija ir nejauša mainīgā vai tā varbūtības sadalījuma variācija. Tas ir mērījums tam, cik tālu datu punkti atrodas no centrālās vērtības. Lai to izteiktu kvantitatīvi, aprakstošajā statistikā tiek izmantoti izkliedes mērījumi.
Dispersijas mērījumi visbiežāk tiek izmantoti dispersijā, standartnovirzē un starpkvartiles diapazonā.
Ja datu vērtībām ir noteikta mērvienība, mēroga dēļ dispersijas rādītājiem var būt arī vienādas vienības. Starpdecilu diapazons, diapazons, vidējā starpība, vidējā absolūtā novirze, vidējā absolūtā novirze un attāluma standartnovirze ir dispersijas mērvienības.
Turpretī ir izkliedes mēri, kuriem nav vienību, ti, bez dimensijām. Dispersijas, variācijas koeficients, kvartiles dispersijas koeficients un relatīvā vidējā starpība ir dispersijas mērvienības bez vienībām.
Dispersija sistēmā var rasties no kļūdām, piemēram, instrumentālajām un novērošanas kļūdām. Arī nejaušas variācijas pašā izlasē var izraisīt variācijas. Pirms veikt citus secinājumus no datu kopas, ir svarīgi iegūt kvantitatīvu priekšstatu par datu variācijām.
Vairāk par šķībumu
Statistikā šķībums ir varbūtības sadalījuma asimetrijas rādītājs. Šķībums var būt pozitīvs vai negatīvs, vai dažos gadījumos to vispār nav. To var uzskatīt arī par normālā sadalījuma nobīdes rādītāju.
Ja šķībums ir pozitīvs, tad lielāko daļu datu punktu centrē līknes kreisajā pusē, un labā aste ir garāka. Ja šķībums ir negatīvs, datu punktu lielākā daļa ir centrēta līknes labajā pusē, un kreisā aste ir diezgan gara. Ja šķībums ir nulle, tad populācija parasti tiek sadalīta.
Normālā sadalījumā, tas ir, kad līkne ir simetriska, vidējam, vidējam un režīmam ir vienāda vērtība. Ja šķībums nav nulle, šī īpašība nav spēkā, un vidējam, režīmam un mediānai var būt atšķirīgas vērtības.
Lai noteiktu sadalījumu šķībumu, parasti izmanto Pirsona pirmo un otro šķībuma koeficientu.
Pirmā Pirsona šķībuma kafija = (vidējais - režīms) / (standartnovirze)
Pīrsona otrais šķībuma kafijas cents = 3 (vidējais - režīms) / (satndāra novirze)
Jutīgākos gadījumos tiek izmantots koriģēts Fišera-Pīrsona standartizētais momenta koeficients.
G = {n / (n-1) (n-2)} ∑ n i = 1 ((y-ӯ) / s) 3
Kāda ir atšķirība starp izkliedi un šķībumu?
Dispersijas bažas par diapazonu, kurā tiek sadalīti datu punkti, un šķībums attiecas uz sadalījuma simetriju.
Abi izkliedes un šķībuma mērījumi ir aprakstoši pasākumi, un šķībuma koeficients dod norādi uz sadalījuma formu.
Dispersijas mērījumus izmanto, lai saprastu datu punktu diapazonu un nobīdi no vidējā, savukārt šķībumu izmanto, lai izprastu tendenci datu punktu variācijām noteiktā virzienā.
