Differenza tra dispersione e asimmetria
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Dispersione vs Skewness
Nella statistica e nella teoria della probabilità, spesso la variazione nelle distribuzioni deve essere espressa in modo quantitativo ai fini del confronto. Dispersione e asimmetria sono due concetti statistici in cui la forma della distribuzione è presentata in scala quantitativa.
Maggiori informazioni sulla dispersione
In statistica, la dispersione è la variazione di una variabile casuale o la sua distribuzione di probabilità. È una misura di quanto i punti dati si trovano dal valore centrale. Per esprimere questo quantitativamente, le misure di dispersione sono usate nella statistica descrittiva.
Scostamento, deviazione standard e intervallo interquartile sono le misure di dispersione più comunemente utilizzate.
Se i valori dei dati hanno una certa unità, a causa della scala, le misure di dispersione possono anche avere le stesse unità. Intervallo interdisciplinare, Intervallo, differenza media, deviazione assoluta media, deviazione assoluta media e deviazione standard della distanza sono misure di dispersione con unità.
Al contrario, ci sono misure di dispersione che non hanno unità, cioè senza dimensione. Scostamento, Coefficiente di variazione, Coefficiente di dispersione del Quartile e Differenza media relativa sono misure di dispersione senza unità.
La dispersione in un sistema può essere originata da errori, come errori strumentali e di osservazione. Inoltre, variazioni casuali nel campione stesso possono causare variazioni. È importante avere un'idea quantitativa sulla variazione dei dati prima di trarre altre conclusioni dall'insieme di dati.
Maggiori informazioni su Skewness
Nella statistica, l'asimmetria è una misura dell'asimmetria delle distribuzioni di probabilità. L'asimmetria può essere positiva o negativa o, in alcuni casi, inesistente. Può anche essere considerato come una misura dell'offset dalla distribuzione normale.
Se l'asimmetria è positiva, la maggior parte dei punti dati è centrata a sinistra della curva e la coda destra è più lunga. Se l'asimmetria è negativa, la maggior parte dei punti dati è centrata verso destra della curva e la coda sinistra è piuttosto lunga. Se l'asimmetria è zero, la popolazione viene normalmente distribuita.
In una distribuzione normale, cioè quando la curva è simmetrica, la media, la mediana e la modalità hanno lo stesso valore. Se l'asimmetria non è zero, questa proprietà non regge e la media, la modalità e la mediana possono avere valori diversi.
Il primo e il secondo coefficiente di asimmetria di Pearson sono comunemente usati per determinare l'asimmetria delle distribuzioni.
Il primo coffeicent di Pearson = (modo medio) / (deviazione standard)
Secondo grado di asimmetria di Pearson = 3 (modo medio) / (deviazione di satdard)
In casi più sensibili, viene utilizzato il coefficiente del momento standardizzato Fisher-Pearson corretto.
G = n / (n-1) (n-2) Σni = 1 ((Y-ӯ) / s)3
Qual è la differenza tra dispersione e asimmetria?
La dispersione riguarda l'intervallo su cui sono distribuiti i punti dati e l'asimmetria riguarda la simmetria della distribuzione.
Entrambe le misure di dispersione e asimmetria sono misure descrittive e il coefficiente di asimmetria fornisce un'indicazione alla forma della distribuzione.
Le misure di dispersione vengono utilizzate per comprendere l'intervallo dei punti di dati e l'offset dalla media mentre l'asimmetria viene utilizzata per comprendere la tendenza alla variazione dei punti di dati in una determinata direzione.
