Différence entre dispersion et asymétrie
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Dispersion vs asymétrie
En statistique et en théorie des probabilités, la variation des distributions doit souvent être exprimée de manière quantitative à des fins de comparaison. Dispersion et Skewness sont deux concepts statistiques où la forme de la distribution est présentée dans une échelle quantitative.
En savoir plus sur la dispersion
En statistique, la dispersion est la variation d'une variable aléatoire ou sa distribution de probabilité. C'est une mesure de la distance qui sépare les points de données de la valeur centrale. Pour exprimer cela quantitativement, les mesures de dispersion sont utilisées dans les statistiques descriptives.
La variance, l’écart-type et la plage inter-quartile sont les mesures de dispersion les plus couramment utilisées..
Si les valeurs de données ont une certaine unité, en raison de l’échelle, les mesures de dispersion peuvent également avoir les mêmes unités. Interdécile gamme, gamme, différence moyenne, écart absolu médian, écart absolu moyen et écart type de distance sont des mesures de dispersion avec des unités.
En revanche, il existe des mesures de dispersion qui n’ont aucune unité, c’est-à-dire sans dimension. La variance, le coefficient de variation, le coefficient de dispersion par quartile et la différence moyenne relative sont des mesures de dispersion sans unités.
La dispersion dans un système peut provenir d’erreurs, telles que des erreurs d’instrument et d’observation. En outre, des variations aléatoires dans l'échantillon lui-même peuvent provoquer des variations. Il est important d'avoir une idée quantitative de la variation des données avant de tirer d'autres conclusions de l'ensemble de données..
En savoir plus sur Skewness
En statistique, l'asymétrie est une mesure de l'asymétrie des distributions de probabilité. L'asymétrie peut être positive ou négative, voire inexistante dans certains cas. Il peut également être considéré comme une mesure de décalage par rapport à la distribution normale.
Si l'asymétrie est positive, la majeure partie des points de données est centrée à gauche de la courbe et la queue droite est plus longue. Si l'asymétrie est négative, la majeure partie des points de données est centrée vers la droite de la courbe et la queue gauche est plutôt longue. Si l'asymétrie est nulle, la population est normalement répartie.
Dans une distribution normale, lorsque la courbe est symétrique, la moyenne, la médiane et le mode ont la même valeur. Si l'asymétrie n'est pas nulle, cette propriété n'est pas vérifiée et la moyenne, le mode et la médiane peuvent avoir des valeurs différentes..
Les premier et second coefficients d'asymétrie de Pearson sont couramment utilisés pour déterminer l'asymétrie des distributions.
Premier café asymétrique de Pearson = (moyenne - mode) / (écart type)
Deuxième coffeicent de Pearson = 3 (moyenne - mode) / (écart type)
Dans les cas plus sensibles, le coefficient de moment normalisé de Fisher-Pearson ajusté est utilisé.
G = n / (n-1) (n-2)ni = 1 ((y-ӯ) / s)3
Quelle est la difference entre Dispersion et Skewness?
La dispersion concerne la plage de distribution des points de données et l’asymétrie concerne la symétrie de la distribution.
Les mesures de dispersion et d'asymétrie sont toutes deux des mesures descriptives et le coefficient d'asymétrie donne une indication de la forme de la distribution..
Les mesures de dispersion sont utilisées pour comprendre la plage des points de données et sont décalées par rapport à la moyenne, tandis que l'asymétrie est utilisée pour comprendre la tendance à la variation des points de données dans une certaine direction..
