Sự khác biệt giữa Phân tán và Skewness

Mức độ của các biến thể thường được thể hiện dưới dạng dữ liệu số cho mục đích duy nhất là so sánh trong lý thuyết và phân tích thống kê. Chúng tôi thường tính toán một con số duy nhất để biểu diễn toàn bộ tập hợp dữ liệu, được gọi là một mức trung bình của Google. Tuy nhiên, nó không chỉ định bất kỳ cách cụ thể nào để xác định thành phần của chuỗi. Bởi vì các biện pháp bổ sung được yêu cầu để khai sáng cho chúng tôi về cách các mặt hàng khác nhau hoặc xung quanh mức trung bình. Để hiểu các khái niệm chi tiết về phân tích định lượng trong thống kê, chúng tôi sử dụng các biện pháp phân tán và độ lệch. Độ phân tán là thước đo phạm vi phân phối xung quanh vị trí trung tâm trong khi độ lệch là thước đo sự bất cân xứng trong phân phối thống kê.

Phân tán là gì?

Trong thống kê, độ phân tán là thước đo mức độ phân tán của dữ liệu có nghĩa là nó chỉ định cách các giá trị trong một tập dữ liệu khác nhau về kích thước. Đây là phạm vi mà phân phối thống kê được trải rộng xung quanh một điểm trung tâm. Nó chủ yếu xác định tính biến đổi của các mục của một tập dữ liệu xung quanh điểm trung tâm của nó. Nói một cách đơn giản, nó đo lường mức độ biến đổi xung quanh giá trị trung bình. Các biện pháp phân tán rất quan trọng để xác định sự lan truyền dữ liệu xung quanh thước đo vị trí. Ví dụ, phương sai là một thước đo phân tán tiêu chuẩn xác định cách dữ liệu được phân phối về giá trị trung bình. Các biện pháp phân tán khác là Phạm vi và Độ lệch trung bình.

Skewness là gì?

Skewness là thước đo sự bất cân xứng của phân phối về một điểm nhất định. Một phân phối có thể không đối xứng nhẹ, không đối xứng mạnh hoặc đối xứng. Thước đo không đối xứng của phân phối được tính toán bằng độ lệch. Trong trường hợp độ lệch dương, phân phối được cho là lệch phải và khi độ lệch âm, phân phối được cho là lệch trái. Nếu độ lệch bằng 0, phân bố đối xứng. Skewness được đo dựa trên giá trị trung bình, trung bình và chế độ. Giá trị của độ lệch có thể là dương, âm hoặc không xác định tùy thuộc vào việc các điểm dữ liệu bị lệch sang trái hay lệch sang phải.

Sự khác biệt giữa Phân tán và Skewness

1. Định nghĩa phân tán so với Skewness

Trong thuật ngữ thống kê và lý thuyết xác suất, độ phân tán là kích thước của phạm vi các giá trị cho một biến ngẫu nhiên hoặc phân phối xác suất của nó. Nó mô tả một phạm vi mà một phân phối được kéo dài hoặc trải rộng. Nói một cách đơn giản, đó là một biện pháp để nghiên cứu sự biến đổi của các mặt hàng. Skewness, mặt khác, là thước đo của sự bất đối xứng trong phân phối thống kê của một biến ngẫu nhiên về giá trị trung bình của nó. Giá trị của độ lệch có thể là tích cực và tiêu cực, hoặc đôi khi không xác định. Nói một cách đơn giản, các phân phối bất đối xứng được cho là bị lệch

2. Các biện pháp phân tán so với Skewness

Các biện pháp phân tán có nghĩa là mức độ mà các biến thể không cân bằng với giá trị trung tâm của chúng. Chính xác hơn, nó đo lường mức độ biến đổi trong giá trị của một biến xung quanh giá trị trung bình. Phân tán chỉ ra sự lan truyền của dữ liệu. Các thước đo độ lệch có nghĩa là cách phân phối không đối xứng và xác định xem các điểm dữ liệu bị lệch sang phải hay sang trái. Nếu phân phối được cho là lệch về bên trái, thì giá trị là âm và giá trị là dương nếu phân phối bị lệch sang phải.

3. Tính toán phân tán so với Skewness

Phân tán được tính toán trên cơ sở trung bình nhất định. Đây là một tính toán thống kê để đo lường mức độ biến đổi và có nhiều cách khác nhau để tính toán độ phân tán, nhưng hai cách phổ biến nhất là phạm vi và độ lệch trung bình. Phạm vi là sự khác biệt giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong một tập hợp dữ liệu, trong khi độ lệch trung bình là giá trị trung bình của giá trị tuyệt đối của độ lệch của các giá trị chức năng từ một điểm trung tâm. Skewness, mặt khác, được tính toán trên cơ sở Trung bình, Trung bình và Chế độ. Nếu giá trị trung bình lớn hơn chế độ, bạn có độ lệch dương và trong trường hợp giá trị trung bình nhỏ hơn chế độ, bạn có độ lệch âm. Ngoài ra, phân phối có độ lệch bằng 0 trong trường hợp phân phối đối xứng.

4. Các ứng dụng của Phân tán so với Skewness

Phân tán chủ yếu được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa một tập hợp dữ liệu và xác định mức độ biến đổi của các giá trị dữ liệu từ giá trị trung bình của chúng. Phân tán thống kê có thể được sử dụng cho các phương pháp thống kê khác như Phân tích hồi quy, đây là một quá trình được sử dụng để hiểu mối quan hệ giữa các biến. Nó cũng có thể được sử dụng để kiểm tra Độ tin cậy của Trung bình. Skewness, mặt khác, liên quan đến bản chất của phân phối trong một tập hợp dữ liệu. Nó rất hữu ích khi phân tích kinh tế trong lĩnh vực tài chính bao gồm một tập hợp dữ liệu lớn như lợi nhuận tài sản, giá cổ phiếu, v.v..

Phân tán so với Skewness: Biểu đồ so sánh

Tóm tắt về Phân tán so với Skewness

Cả hai đều là những thuật ngữ phổ biến nhất được sử dụng trong phân tích thống kê và lý thuyết xác suất để mô tả một tập dữ liệu liên quan đến một khối lượng lớn dữ liệu số. Phân tán là một biện pháp để tính toán độ biến thiên của dữ liệu hoặc nghiên cứu các biến thể của dữ liệu giữa chúng hoặc xung quanh mức trung bình của dữ liệu. Nó chủ yếu liên quan đến việc phân phối các giá trị của dữ liệu trong một tập hợp xung quanh điểm trung tâm của nó. Nó có thể được đo theo một số cách, trong đó Phạm vi và Độ lệch trung bình là phổ biến nhất. Skewness được sử dụng để đo sự bất đối xứng từ phân phối bình thường trong tập dữ liệu có nghĩa là mức độ phân phối không cân bằng xung quanh giá trị trung bình.