Différence entre dispersion et asymétrie

Le degré de variation est souvent exprimé en termes de données numériques uniquement à des fins de comparaison en théorie et analyse statistiques. Nous calculons normalement un seul chiffre pour représenter l'ensemble des données, appelé "moyenne". Cependant, il ne spécifie aucun moyen particulier pour déterminer la composition d'une série. En raison de quelles mesures supplémentaires sont nécessaires pour nous éclairer sur la façon dont les éléments varient les uns des autres ou autour de la moyenne. Pour comprendre les concepts beaucoup plus détaillés de l'analyse quantitative en statistiques, nous utilisons des mesures de dispersion et d'asymétrie. La dispersion est une mesure de l'étendue de la distribution autour de l'emplacement central tandis que l'asymétrie est une mesure de l'asymétrie dans une distribution statistique.

Qu'est-ce que la dispersion??

Dans les statistiques, la dispersion est une mesure de la façon dont les données sont réparties. Elle spécifie comment les valeurs d’un ensemble de données diffèrent les unes des autres par leur taille. C'est la plage dans laquelle une distribution statistique est répartie autour d'un point central. Il détermine principalement la variabilité des éléments d'un ensemble de données autour de son point central. En termes simples, il mesure le degré de variabilité autour de la valeur moyenne. Les mesures de dispersion sont importantes pour déterminer la dispersion des données autour d’une mesure de localisation. Par exemple, la variance est une mesure standard de la dispersion qui spécifie la manière dont les données sont réparties autour de la moyenne. Les autres mesures de dispersion sont la plage et la déviation moyenne.

Qu'est-ce que l'asymétrie??

L'asymétrie est une mesure de l'asymétrie de la distribution par rapport à un certain point. Une distribution peut être légèrement asymétrique, fortement asymétrique ou symétrique. La mesure de l'asymétrie d'une distribution est calculée à l'aide de l'asymétrie. En cas d'asymétrie positive, la distribution est dite asymétrique à droite et lorsque l'asymétrie est négative, la distribution est dite asymétrique à gauche. Si l'asymétrie est nulle, la distribution est symétrique. L'asymétrie est mesurée sur la base de la moyenne, de la médiane et du mode. La valeur de l'asymétrie peut être positive, négative ou non définie, selon que les points de données sont asymétriques à gauche ou asymétriques à droite..

Différence entre dispersion et asymétrie

1. Définition de la dispersion par rapport à l'asymétrie

En termes statistiques et en théorie des probabilités, la dispersion est la taille de la plage de valeurs d’une variable aléatoire ou de sa distribution de probabilité. Il décrit une plage dans laquelle une distribution est étendue ou étendue. En termes simples, il s’agit d’une mesure permettant d’étudier la variabilité des éléments. L'asymétrie, en revanche, est une mesure de l'asymétrie dans une distribution statistique d'une variable aléatoire autour de sa moyenne. La valeur de l'asymétrie peut être à la fois positive et négative, voire parfois non définie. En termes simples, les distributions asymétriques sont dites asymétriques

2. Mesures de dispersion et d'asymétrie

Les mesures de dispersion indiquent dans quelle mesure les variations sont déséquilibrées par rapport à leur valeur centrale. Plus précisément, il mesure le degré de variabilité de la valeur d'une variable autour de la valeur moyenne. La dispersion indique la propagation des données. Les mesures d’asymétrie indiquent l’asymétrie de la distribution et déterminent si les points de données sont asymétriques à droite ou à gauche. Si la distribution est dite asymétrique à gauche, alors la valeur est négative et la valeur est positive si la distribution est asymétrique à droite.

3. Calcul de la dispersion par rapport à l'asymétrie

La dispersion est calculée sur la base de certaines moyennes. Il s’agit d’un calcul statistique qui mesure le degré de variation et il existe de nombreuses façons différentes de calculer la dispersion, mais les deux des plus courantes sont l’écart en termes de distance et l’écart moyen. La plage est la différence entre la plus grande et la plus petite des valeurs d'un ensemble de données, alors que l'écart moyen est la moyenne des valeurs absolues des écarts des valeurs fonctionnelles à partir d'un point central. L'asymétrie, en revanche, est calculée sur la base de la moyenne, de la médiane et du mode. Si la moyenne est supérieure au mode, vous avez un biais positif et si la moyenne est inférieure au mode, vous avez un biais négatif. De plus, la distribution a une asymétrie nulle en cas de distribution symétrique.

4. Applications de la dispersion et de l'asymétrie

La dispersion est principalement utilisée pour décrire la relation entre un ensemble de données et déterminer le degré de variation des valeurs des données à partir de leur valeur moyenne. La dispersion statistique peut être utilisée pour d'autres méthodes statistiques telles que l'analyse de régression, qui est un processus utilisé pour comprendre la relation entre les variables. Il peut également être utilisé pour tester la fiabilité de la moyenne. Skewness, en revanche, traite de la nature de la distribution dans un ensemble de données. Il est extrêmement utile pour l’analyse économique dans le secteur financier qui implique un grand nombre de données telles que les rendements des actifs, les cours des actions, etc..

Dispersion vs. Skewness: Tableau de comparaison

Résumé de la dispersion par rapport à l'asymétrie

Les deux sont les termes les plus couramment utilisés dans l'analyse statistique et la théorie des probabilités pour caractériser un ensemble de données impliquant une énorme masse de données numériques. La dispersion est une mesure permettant de calculer la variabilité dans les données ou d’étudier les variations des données entre elles ou autour de sa moyenne. Il traite principalement de la distribution des valeurs de données dans un ensemble autour de son point central. Il peut être mesuré de différentes manières, parmi lesquelles l'écart type et l'écart moyen sont les plus courants. L'asymétrie est utilisée pour mesurer l'asymétrie de la distribution normale dans un ensemble de données, ce qui signifie le degré de déséquilibre de la distribution par rapport à la moyenne..