Разбиране на отклонението в статистиката и анализа на данни
Изкривеността е мярка за количеството, с което набор от данни се отклонява от симетрично разпределение. Дефинира се като средното разстояние на точките от данни от центъра на разпределението.
С други думи, наклонът измерва доколко "изкривено" или "наклонено" е едно разпределение. Разпределение с голяма наклоненост означава, че точките от данни са по-разпръснати от едната страна на центъра, отколкото другата, докато разпределение с ниска наклоненост означава, че точките с данни са по-равномерно разпределени около центъра.
Наклонеността се изчислява по следната формула :
Askewness = (сума от всички отклонения от средната стойност) / (стандартно отклонение на разпределението)
където сумата от всички отклонения от средната стойност се изчислява чрез изваждане на средната стойност от всяка точка от данни и след това сумиране на всички тези разлики и стандарта отклонението на разпределението е корен квадратен от дисперсията на разпределението.
Askewness може да се използва по различни начини в статистиката и анализа на данни, като например:
1. За да определите дали даден набор от данни е симетричен или не. Ако отклонението е близо до нула, тогава наборът от данни е приблизително симетричен. Ако отклонението е голямо, тогава наборът от данни е силно изкривен.
2. За да сравните формата на различни набори от данни. Различните типове данни често имат различни нива на отклонение. Например финансовите данни може да са по-изкривени от научните данни.
3. За идентифициране на отклонения в набор от данни. Точките от данни, които са далеч от центъра на разпределението, вероятно ще имат голямо влияние върху мярката за наклон.
4. За проверка на допусканията на статистическите тестове. Много статистически тестове предполагат, че данните са приблизително симетрични и нормално разпределени. Ако неравномерността на данните е висока, тогава тези предположения може да не са валидни.
Това ми харесва
Това не ми харесва
Съобщете за грешка в съдържанието
Сподели
Отклонението се отнася до степента, в която дадена променлива или набор от променливи се отклонява от очакваните или типичните стойности. С други думи, той измерва колко конкретна точка от данни или набор от точки от данни се отклонява от средната или средната стойност.
Например, ако имаме набор от данни със средна стойност 10 и стандартно отклонение 2, тогава всяка точка от данни което попада в рамките на едно стандартно отклонение от средната стойност (т.е. между 8 и 12), се счита, че е в рамките на нормалния диапазон на отклонение. Точките от данни, които попадат извън този диапазон, се считат за отклонение или отклонения.
Отклонимостта е важна концепция в статистиката и анализа на данни, защото ни помага да разберем колко вариации има в набор от данни и дали определени точки от данни са необичайни или не. Може също да се използва за идентифициране на модели и тенденции в данните и за правене на прогнози за бъдещо поведение.
Това ми харесва
Това не ми харесва
Съобщете за грешка в съдържанието
Сподели
