Статистическая мера, известная как асимметрия, используется для характеристики степени асимметричности распределения вероятностей. Можно сказать, что структура распределения симметрична, если она имеет одинаковый внешний вид со всех сторон от своей центральной точки, которая часто является средним значением или медианой распределения.

Распределение считается асимметричным, если оно не имеет симметричных пропорций. В следующих параграфах мы рассмотрим концепцию асимметрии в статистике, а также ее многочисленные виды, как ее можно рассчитать и как ее следует интерпретировать.

Известные институты также сейчас предлагают лучшие онлайн-курсы по науке о данных.

Асимметрию распределения вероятностей можно рассматривать как меру степени, в которой оно отклоняется от симметричности. Когда хвост одной стороны распределения намного длиннее, чем хвост другой стороны, мы говорим, что распределение асимметрично. Другими словами, асимметричное распределение — это распределение, при котором данные не группируются равномерно вокруг среднего значения, как это происходит при нормальном распределении в конкретной сети.

ВАРИАНТЫ ПЕРЕКОСА

Есть то, что называется положительной асимметрией, и есть то, что называется отрицательной асимметрией. Когда говорят, что распределение имеет положительную асимметрию, это означает, что хвост распределения длиннее в правой части распределения и что среднее значение выше медианы. С другой стороны, в распределении с отрицательной асимметрией хвост длиннее в левой части распределения, а среднее значение ниже медианы. В этом случае говорят, что распределение имеет отрицательную асимметрию.

АСКОСОСНОСТЬ ИЛИ РАСЧЕТ АСОСОВ

Для определения асимметрии распределения можно использовать следующее уравнение:

Асимметрия рассчитывается путем деления стандартного отклонения на трехкратную разницу между средним значением и медианой.

Среднее арифметическое данных называется средним, медиана данных называется медианой данных, а стандартное отклонение данных называется стандартным отклонением данных. Значение меры асимметрии нормализуется путем умножения ее на коэффициент 3, в результате чего мера имеет значение 0 при применении к полностью симметричным распределениям.

Чтобы повысить гибкость обучения, пройдите онлайн-курс по машинному обучению.

ЗНАЧЕНИЕ ПЕРЕКОСА В СЛЕДУЮЩЕМ

Степень искажения распределения может дать полезную информацию о характеристиках данных. Когда распределение симметрично, асимметрия этого распределения равна нулю. О распределении говорят, что оно имеет положительную асимметрию, если его асимметрия больше 0, тогда как о распределении говорят, что оно имеет отрицательную асимметрию, если его асимметрия меньше 0. Степень несимметричности распределения можно определить, глядя на размер меры асимметрии. На более значительную асимметрию указывает большая степень асимметрии данных.

Крайне важно, чтобы при оценке асимметрии учитывался контекст данных. Например, распределение данных о доходах с положительным смещением вправо можно ожидать, поскольку небольшое количество людей может иметь высокие доходы, что приведет к смещению распределения вправо. С другой стороны, положительное распределение результатов тестов может свидетельствовать о том, что экзамен был чрезмерно сложным, что привело к большому количеству низких баллов и небольшому количеству высоких баллов.

Асимметрия также может иметь последствия для проводимого статистического анализа. Например, при проверке гипотезы предположения о нормальности могут быть нарушены, если данные значительно искажены. Это может произойти при оценке того, верна ли гипотеза. В подобных обстоятельствах может потребоваться использование непараметрических тестов, которые не зависят от выполнения нормального предположения.

МНОЖЕСТВО ПРИМЕНЕНИЙ SKEWNESS ВКЛЮЧАЕТ СЛЕДУЮЩЕЕ

Применение асимметрии можно найти в различных областях, включая психологию, экономику и финансы. В мире финансов понятие асимметрии относится к методу измерения неравномерного распределения доходов от инвестиций, что является важным компонентом управления рисками. В экономике асимметрия — это статистическая мера, используемая для оценки распределения доходов и богатства, которые часто имеют благоприятную асимметрию. Асимметрия — это понятие, которое используется в области психологии для оценки личностных качеств, большинство из которых имеют неблагоприятную асимметрию.

В заключение, асимметрия — это мера степени, в которой распределение вероятности отклоняется от симметричного. К распределению можно применить одну из трех возможных асимметрий — положительную, отрицательную или симметричную. Асимметрия — полезная мера, которая может быть получена из среднего значения, медианы и стандартного отклонения данных. Он предлагает понимание характера данных, которые могут быть использованы для принятия обоснованных решений. Концепция асимметрии полезна в различных контекстах, а также имеет потенциальное значение для статистических исследований. При оценке асимметрии важно учитывать контекст данных, а при анализе асимметричных данных важно использовать соответствующие статистические инструменты.

Несколько известных институтов также предлагают лучший онлайн-курс по машинному обучению.