Perbedaan antara dispersi dan kemiringan
Dispersi vs kemiringan
Dalam teori statistik dan probabilitas, seringkali variasi dalam distribusi harus diekspresikan secara kuantitatif untuk keperluan perbandingan. Dispersi dan kemiringan adalah dua konsep statistik di mana bentuk distribusi disajikan dalam skala kuantitatif.
Lebih lanjut tentang dispersi
Dalam statistik, dispersi adalah variasi variabel acak atau distribusi probabilitasnya. Ini adalah ukuran seberapa jauh titik data terletak dari nilai pusat. Untuk mengekspresikan ini secara kuantitatif, ukuran dispersi digunakan dalam statistik deskriptif.
Varians, standar deviasi, dan rentang antar-kuartil adalah ukuran dispersi yang paling umum digunakan.
Jika nilai data memiliki unit tertentu, karena skala, ukuran dispersi juga dapat memiliki unit yang sama. Kisaran interdecile, rentang, perbedaan rata -rata, deviasi absolut median, deviasi absolut rata -rata, dan standar deviasi jarak adalah ukuran dispersi dengan unit.
Sebaliknya, ada ukuran dispersi yang tidak memiliki unit, saya.e Dimensionless. Varians, koefisien variasi, koefisien dispersi kuartil, dan perbedaan rata -rata relatif adalah ukuran dispersi tanpa unit.
Dispersi dalam suatu sistem dapat berasal dari kesalahan, seperti kesalahan instrumental dan pengamatan. Juga, variasi acak dalam sampel itu sendiri dapat menyebabkan variasi. Penting untuk memiliki ide kuantitatif tentang variasi data sebelum membuat kesimpulan lain dari kumpulan data.
Lebih lanjut tentang kemiringan
Dalam statistik, kemiringan adalah ukuran asimetri dari distribusi probabilitas. Kemiringan bisa positif atau negatif, atau dalam beberapa kasus tidak ada. Ini juga dapat dianggap sebagai ukuran offset dari distribusi normal.
Jika kemiringan positif, maka sebagian besar titik data dipusatkan ke kiri kurva dan ekor kanan lebih panjang. Jika kemiringannya negatif, sebagian besar titik data berpusat pada kanan kurva dan ekor kiri agak panjang. Jika kemiringannya nol, maka populasinya secara normal didistribusikan.
Dalam distribusi normal, yaitu saat kurva simetris, rata -rata, median, dan mode memiliki nilai yang sama. Jika kemiringan tidak nol, properti ini tidak berlaku, dan rata -rata, mode, dan median mungkin memiliki nilai yang berbeda.
Koefisien kemiringan pertama dan kedua Pearson biasanya digunakan untuk menentukan kemiringan distribusi.
Coffeicent Skewness Pearson = (Mean - Mode) / (Standar Deviasi)
Coffeicent Skewness Kedua Pearson = 3 (Mean - Mode) / (Satndard Deviation)
Dalam kasus yang lebih sensitif, koefisien momen standar Fisher-Pearson yang disesuaikan digunakan.
G = n / (n-1) (n-2) ∑Ni = 1 ((y-ӯ)/s)3
Apa perbedaan antara dispersi dan kemiringan?
Kekhawatiran dispersi tentang kisaran di mana titik data didistribusikan, dan kemiringan menyangkut simetri distribusi.
Kedua ukuran dispersi dan kemiringan adalah tindakan deskriptif dan koefisien kemiringan memberikan indikasi pada bentuk distribusi.
Ukuran dispersi digunakan untuk memahami kisaran titik data dan mengimbangi rata -rata sementara kemiringan digunakan untuk memahami kecenderungan variasi titik data ke arah tertentu.
