통계 및 데이터 분석의 왜곡도 이해
왜곡도는 데이터 세트가 대칭 분포에서 벗어나는 정도를 측정한 것입니다. 이는 분포 중심에서 데이터 점의 평균 거리로 정의됩니다.
즉, 왜곡은 분포가 얼마나 "기울어지거나" "편향된"지를 측정합니다. 경사도가 높은 분포는 데이터 포인트가 중앙의 다른 쪽보다 한쪽에 더 많이 분산되어 있음을 의미하고, 경사도가 낮은 분포는 데이터 포인트가 중앙 주위에 더 고르게 분포되어 있음을 의미합니다.
경사는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. :
Askewness = (평균으로부터의 모든 편차의 합) / (분포의 표준 편차)
여기서 평균으로부터의 모든 편차의 합은 각 데이터 포인트에서 평균을 뺀 다음 이러한 모든 차이를 더하여 계산되며, 표준 분포의 편차는 분포 분산의 제곱근입니다.
Askewness는 다음과 같이 통계 및 데이터 분석에서 다양한 방법으로 사용될 수 있습니다.
1. 데이터 세트가 대칭인지 여부를 확인합니다. 왜곡도가 0에 가까우면 데이터 세트는 대략 대칭입니다. 왜곡이 크면 데이터세트가 크게 왜곡된 것입니다.
2. 다양한 데이터 세트의 모양을 비교합니다. 다양한 유형의 데이터에는 서로 다른 수준의 왜곡이 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 금융 데이터는 과학 데이터보다 더 왜곡될 수 있습니다.
3. 데이터 세트의 이상값을 식별합니다. 분포 중심에서 멀리 떨어진 데이터 포인트는 왜곡도 측정에 큰 영향을 미칠 가능성이 높습니다.
4. 통계적 테스트의 가정을 확인합니다. 많은 통계 테스트에서는 데이터가 대략적으로 대칭이고 정규 분포를 따른다고 가정합니다. 데이터의 왜곡도가 높으면 이러한 가정이 유효하지 않을 수 있습니다.
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