*
Skewness, vào ĐK cơ bản, ý niệm không tính trung trung khu, vào những thống kê cũng vậy, điều đó Tức là thiếu tính đối xứng. Với sự trợ giúp của độ lệch, tín đồ ta hoàn toàn có thể xác định ngoài mặt của phân phối hận tài liệu. Kurtosis, ngoài ra, đề cập tới độ nhọn của một đỉnh trong con đường cong phân păn năn. Sự biệt lập ở chính giữa độ lệch cùng kurtosis là những cuộc luận bàn trước đây về cường độ đối xứng, trong khi các cuộc bàn bạc sau về cường độ đạt đỉnh, vào phân phối tần số.

Bạn đang xem: Kurtosis là gì

Dữ liệu rất có thể được phân phối hận theo rất nhiều cách, nhỏng trải rộng lớn rộng nghỉ ngơi phía bên trái hoặc mặt yêu cầu hoặc trải đầy đủ. khi tài liệu được phân chấp thuận rất nhiều tại điểm trung tâm, nó được Điện thoại tư vấn là Phân phối chuẩn chỉnh. Nó là đối xứng tuyệt vời, con đường cong hình chuông, tức là cả hai bên đa số đều nhau, với vì vậy nó không xẩy ra lệch. Tại đây toàn bộ bố trung bình, trung bình và cơ chế ở ở 1 điểm.

Skewness cùng Kurtosis là hai đặc điểm quan trọng của phân pân hận được nghiên cứu và phân tích vào những thống kê bộc lộ. Để làm rõ rộng về sự phát âm biết về hai tư tưởng này, chúng ta hãy coi nội dung bài bigbiglands.comết được chỉ dẫn dưới đây.

Nội dung: Skewness Vs Kurtosis

Biểu đồ gia dụng đối chiếu Định nghĩa Sự khác hoàn toàn chủ yếu Phần kết luận

Biểu đồ gia dụng so sánh

Cơ sở nhằm so sánhSkewnessKurtosis
Ý nghĩaSkewness ám chỉ Xu thế phân phối xác định tính đối xứng của chính nó về quý giá mức độ vừa phải.

Xem thêm: Tiểu Sử Triệu Lệ Dĩnh - Tiểu Sử, Sự Nghiệp Và Đời Tư Nữ Diễn Viên

Kurtosis có nghĩa là thước đo độ phân giải tương xứng của đường cong, trong phân bổ tần số.
Đo choMức độ lệch lạc vào phân phối hận. Mức độ đuôi trong phân pân hận.
Nó là gì?Đây là một trong chỉ số thiếu tương đương vào phân phối tần số. Đây là thước đo dữ liệu, là đỉnh hoặc phẳng tương quan cho phân phối hận thông thường.
Đại diệnSố lượng với vị trí hướng của xiên.Đỉnh trung vai trung phong cao với nhan sắc như thế nào?

Định nghĩa của Skewness

Thuật ngữ "độ lệch" được áp dụng để chỉ sự vắng khía cạnh của tính đối xứng từ cực hiếm vừa đủ của bộ dữ liệu. Đó là điểm lưu ý của độ lệch so với mức giá trị vừa phải, lớn hơn tại một bên so với vị trí kia, Có nghĩa là nằm trong tính của phân păn năn gồm một đuôi nặng trĩu hơn bên kia. Skewness được áp dụng để chỉ ra rằng dạng hình phân phối dữ liệu.

Trong một phân phối hận lệch, con đường cong được không ngừng mở rộng sang trọng bên trái hoặc mặt phải. Vì vậy, khi diễn biến được không ngừng mở rộng về phía bên phải nhiều hơn nữa, nó biểu thị độ lệch dương, trong số ấy chính sách Leptokurtic: Sharply đạt đỉnh với đuôi béo với ít chuyển đổi. Mesokurtic: Đỉnh vừa phải Trúc mỏ vịt: Đỉnh phẳng cùng phân tán cao.

Sự khác biệt ở chính giữa Skewness và Kurtosis

Các điểm được trình bày cho mình lý giải sự khác biệt cơ bạn dạng thân độ lệch cùng kurtosis:

Đặc tính của phân bổ tần số xác định tính đối xứng của chính nó về cực hiếm mức độ vừa phải được điện thoại tư vấn là độ lệch. Mặt khác, Kurtosis Có nghĩa là độ nhọn kha khá của con đường cong chuông tiêu chuẩn, được xác định bởi vì phân phối tần số. Skewness là thước đo mức độ sai lệch trong phân phối tần số. trái lại, kurtosis là thước đo mức độ của đuôi vào phân pân hận tần số. Skewness là 1 trong những chỉ số thiếu thốn đối xứng, Có nghĩa là cả 2 bên trái cùng đề xuất của đường cong là không bằng nhau, so với tâm điểm. Đối cùng với điều đó, kurtosis là 1 trong những thước đo dữ liệu, có thể là đỉnh hoặc phẳng, liên quan mang đến phân păn năn Xác Suất. Skewness cho biết thêm bao nhiêu và theo phía nào, các quý hiếm lệch ngoài quý hiếm trung bình? trái lại, kurtosis phân tích và lý giải đỉnh trung vai trung phong cao và sắc đẹp đường nét như thế nào?

Phần kết luận

Đối với cùng một phân pân hận thông thường, cực hiếm của thống kê lại độ lệch và kurtosis bởi không. Mấu chốt của phân phối hận là vào độ lệch, âm mưu của phân păn năn tỷ lệ được kéo dãn dài sang trọng 2 bên. Mặt khác, kurtosis xác minh con đường đi; các quý hiếm được team xung quanh tâm điểm bên trên phân phối tần số.

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *