Schiefe in Statistik und Datenanalyse verstehen

Schiefe ist ein Ma+ für das Ausma+, um das ein Datensatz von einer symmetrischen Verteilung abweicht. Sie ist definiert als der durchschnittliche Abstand der Datenpunkte vom Zentrum der Verteilung. Mit anderen Worten: Schiefe misst, wie „schief“ oder „schief“ eine Verteilung ist. Eine Verteilung mit hoher Schiefe bedeutet, dass die Datenpunkte auf einer Seite der Mitte stärker verteilt sind als auf der anderen, während eine Verteilung mit geringer Schiefe bedeutet, dass die Datenpunkte gleichmä+iger um die Mitte herum verteilt sind. Die Schiefe wird mit der folgenden Formel berechnet :

Schiefe = (Summe aller Abweichungen vom Mittelwert) / (Standardabweichung der Verteilung)

wobei die Summe aller Abweichungen vom Mittelwert berechnet wird, indem der Mittelwert von jedem Datenpunkt subtrahiert wird und dann alle diese Unterschiede und der Standard addiert werden Die Abweichung der Verteilung ist die Quadratwurzel der Varianz der Verteilung.

Schiefe kann auf vielfältige Weise in der Statistik und Datenanalyse verwendet werden, wie zum Beispiel:

1. Um festzustellen, ob ein Datensatz symmetrisch ist oder nicht. Wenn die Schiefe nahe Null liegt, ist der Datensatz ungefähr symmetrisch. Wenn die Schiefe gro+ ist, ist der Datensatz stark verzerrt.
2. Um die Form verschiedener Datensätze zu vergleichen. Unterschiedliche Datentypen weisen häufig unterschiedliche Grade der Schiefe auf. Beispielsweise können Finanzdaten stärker verzerrt sein als wissenschaftliche Daten.
3. Um Ausrei+er in einem Datensatz zu identifizieren. Datenpunkte, die weit vom Zentrum der Verteilung entfernt sind, haben wahrscheinlich einen gro+en Einfluss auf das Schiefema+.
4. Um die Annahmen statistischer Tests zu überprüfen. Viele statistische Tests gehen davon aus, dass die Daten ungefähr symmetrisch und normalverteilt sind. Wenn die Schiefe der Daten hoch ist, sind diese Annahmen möglicherweise nicht gültig.