Différences entre l'asymétrie et le kurtosis
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Asymétrie, en termes de base, implique une décentration, tout comme dans les statistiques, cela signifie un manque de symétrie. Avec l'aide de l'asymétrie, on peut identifier la forme de la distribution des données. Kurtosis, d'autre part, se réfère à la pointe d'un pic dans la courbe de distribution. La principale différence entre l'asymétrie et le kurtosis est que le premier parle du degré de symétrie, alors que le second parle du degré de pic, dans la distribution de fréquence.
Les données peuvent être distribuées de différentes manières, par exemple en répartissant davantage à gauche ou à droite ou de manière uniforme. Lorsque les données sont dispersées uniformément au point central, on parle de distribution normale. Il s’agit d’une courbe parfaitement symétrique en forme de cloche, c’est-à-dire que les deux côtés sont égaux et ne sont donc pas asymétriques. Ici, les trois moyennes, médiane et mode se situent en un point.
L'asymétrie et le Kurtosis sont les deux caractéristiques importantes de la distribution étudiées dans les statistiques descriptives. Pour mieux comprendre ces deux concepts, jetons un coup d'œil à l'article ci-dessous..
Contenu: Skewness Vs Kurtosis
Tableau de comparaison
| Base de comparaison | Asymétrie | Kurtosis |
|---|---|---|
| Sens | L'asymétrie fait allusion à la tendance d'une distribution qui détermine sa symétrie par rapport à la moyenne. | Kurtosis désigne la mesure de la netteté respective de la courbe, dans la distribution de fréquence. |
| Mesurer pour | Degré de déséquilibre dans la distribution. | Degré de perte dans la distribution. |
| Qu'Est-ce que c'est? | C'est un indicateur du manque d'équivalence dans la distribution de fréquence. | Il s’agit de la mesure des données, qui est soit maximale, soit uniforme par rapport à la distribution normale. |
| Représente | Montant et direction du biais. | Quelle est la hauteur et la netteté du pic central? |
Définition de l'asymétrie
Le terme "asymétrie" désigne l'absence de symétrie par rapport à la moyenne de l'ensemble de données. Il est caractéristique de l’écart par rapport à la moyenne d’être plus grand d’un côté que de l’autre, c’est-à-dire que la distribution a une queue plus lourde que l’autre. Skewness est utilisé pour indiquer la forme de la distribution des données.
Dans une distribution asymétrique, la courbe est étendue à gauche ou à droite. Ainsi, lorsque le tracé est étendu vers le côté droit plus, il dénote asymétrie positive, où mode < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.
Définition de Kurtosis
En statistique, kurtosis est défini comme le paramètre de netteté relative du pic de la courbe de distribution de probabilité. Il vérifie la manière dont les observations sont regroupées autour du centre de la distribution. Il est utilisé pour indiquer la planéité ou le pic de la courbe de distribution de fréquence et pour mesurer les extrémités ou les valeurs aberrantes de la distribution..
Le kurtosis positif signifie que la distribution est plus creuse que la distribution normale, tandis que le kurtosis négatif montre que la distribution est moins creuse que la distribution normale. Il existe trois types de distributions:
- Leptokurtic: Forte pointe avec des queues grasses, et moins variable.
- Mesokurtic: Point culminant
- Platykurtic: Sommet le plus plat et très dispersé.
Principales différences entre l'asymétrie et le kurtosis
Les points qui vous sont présentés expliquent les différences fondamentales entre l'asymétrie et le kurtosis:
- La caractéristique d'une distribution de fréquence qui détermine sa symétrie par rapport à la moyenne est appelée asymétrie. Kurtosis, en revanche, désigne la hauteur relative de la courbe de cloche standard, définie par la distribution de fréquence.
- L'asymétrie est une mesure du degré de déséquilibre dans la distribution de fréquence. À l’inverse, le kurtosis est une mesure du degré de résistance dans la distribution de fréquence.
- L'asymétrie est un indicateur du manque de symétrie, c'est-à-dire que les côtés gauche et droit de la courbe sont inégaux par rapport au point central. Par contre, le kurtosis est une mesure de données, soit à pic, soit à plat, en ce qui concerne la distribution de probabilité..
- L'asymétrie montre combien et dans quelle direction, les valeurs s'écartent de la moyenne? En revanche, Kurtosis explique la hauteur et la netteté du pic central.?
Conclusion
Pour une distribution normale, la valeur des statistiques d'asymétrie et de kurtosis est zéro. Le nœud de la distribution est que, dans l’asymétrie, le graphique de la distribution de probabilité s’étire de part et d’autre. Kurtosis, par contre, identifie le chemin; les valeurs sont regroupées autour du point central de la distribution de fréquence.
