分散(dispersion)和偏斜(skewness)的區別
在統計理論和分析中，變化的程度通常用數值資料來表示，其唯一目的是進行比較。我們通常計算一個數字來代表整個資料集，這被稱為“平均值”。然而，它沒有規定任何特定的方法來確定系列的組成。因此，需要採取額外的措施，使我們瞭解專案之間的差異或在平均水平附近的差異。為了理解統計學中定量分析的非常詳細的概念，我們使用了離散度和偏度的度量。離散度是中心位置周圍分佈範圍的度量，而偏度是統計分佈不對稱性的度量。
什麼是分散(dispersion)？
在統計學中，離散度是衡量資料分佈情況的一種方法，這意味著它指定了資料集中的值在大小上如何不同。它是圍繞中心點分佈的統計分佈的範圍。它主要決定資料集圍繞其中心點的專案的可變性。簡單地說，它衡量的是平均值周圍的變化程度。離散度的度量對於確定位置度量周圍的資料擴散非常重要。例如，方差是離散度的標準度量，它指定了資料如何分佈在平均值周圍。色散的其他度量是範圍和平均偏差。
什麼是偏斜(skewness)？
偏度是關於某一點的分佈不對稱性的度量。分佈可以是輕度不對稱、強烈不對稱或對稱的。分佈不對稱性的度量是用偏度來計算的。在正偏態的情況下，分佈稱為右偏態，而當偏態為負時，分佈稱為左偏態。如果偏度為零，則分佈是對稱的。偏度是根據平均值、中位數和模式來測量的。根據資料點是向左傾斜還是向右傾斜，偏度的值可以是正的、負的或未定義的。
離散度和偏度的區別
- 離散度與偏度的定義
在統計術語和概率論中，離散度是隨機變數或其概率分佈的取值範圍的大小。它描述分佈被拉伸或擴充套件到的範圍。簡單地說，它是研究專案可變性的一種方法。偏度，另一方面，是衡量一個隨機變數關於其均值的統計分佈的不對稱性。偏度的值可以是正的，也可以是負的，或者有時是未定義的。簡單地說，不對稱分佈被認為是偏斜的
- 離散度與偏度的度量
離散度的度量是指變化偏離其中心值的程度。更準確地說，它測量了一個變數的值在平均值附近的變化程度。離散度表示資料的擴散。偏度的度量意味著分佈的不對稱程度，並確定資料點是向右偏斜還是向左偏斜。如果說分佈向左傾斜，那麼這個值是負的，如果分佈向右傾斜，這個值是正的。
- 離散度與偏度的計算
色散是根據一定的平均值來計算的。它是一種統計計算，用來衡量變異程度，有許多不同的方法來計算離散度，但最常見的兩種方法是範圍和平均偏差。範圍是一組資料中最大值和最小值之間的差值，而平均偏差是函式值偏離中心點的絕對值的平均值。偏度，另一方面，是計算的基礎上，平均數，中位數和模式。如果平均值大於模式，則為正偏差；如果平均值小於模式，則為負偏差。此外，在對稱分佈的情況下，分佈具有零偏斜。
- 色散與偏態的應用
離散度主要用來描述一組資料之間的關係，並從它們的平均值中確定資料值的變化程度。統計離散可以用於其他統計方法，如回歸分析，這是一個用來理解變數之間關係的過程。它也可以用來測試平均值的可靠性。偏度，另一方面，處理的性質分佈在一組資料。在涉及大量資產收益率、股價等資料的金融領域進行經濟分析時，它是非常有用的。
離散度與偏度：比較圖
總結 - 分散度(of dispersion) vs. 偏斜(skewness)
兩者都是統計分析和概率論中最常用的術語，用來描述包含大量數值資料的資料集。離散度是計算資料的可變性或研究資料之間或其平均值周圍的變化的一種度量。它主要處理資料值在圍繞中心點的集合中的分佈。它可以用多種方法測量，超出範圍和平均偏差是最常見的。偏態性是用來衡量資料集中正態分佈的不對稱性，即分佈偏離平均值的程度。
- 發表於 2021-06-25 15:08
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- 分類：經濟
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