Разлики между Skewness и Kurtosis

асиметрия, по принцип, означава, че е извън центъра, както и в статистиката, това означава липса на симетрия. С помощта на косост може да се идентифицира формата на разпределението на данните. ексцес, от друга страна, се отнася до остротата на пика в кривата на разпределение. Основната разлика между скат и куртоза е, че първите говорят за степента на симетрия, докато вторите говорят за степента на върховост при честотното разпределение.

Данните могат да се разпространяват по много начини, като разпространение повече вляво или вдясно или равномерно разпределение. Когато данните са разпръснати равномерно в централната точка, това се нарича Нормално разпределение. Той е перфектно симетричен, с форма на камбана, т.е. двете страни са равни и затова не е изкривен. Тук и трите средни, медиани и режим лежат в една точка.

Skewness и Kurtosis са двете важни характеристики на разпределение, които се изучават в описателната статистика. За да разберем по-нататък разбирането на тези две понятия, нека разгледаме статията, дадена по-долу.

Съдържание: Skewness Vs Kurtosis

1. Сравнителна диаграма
2. дефиниция
3. Ключови разлики
4. заключение

Сравнителна диаграма

Основа за сравнение	асиметрия	ексцес
значение	Skewness намеква тенденцията на разпределение, която определя нейната симетрия по отношение на средната стойност.	Куртоза означава мярката на съответната острота на кривата в разпределението на честотата.
Мярка за	Степен на недоверие в разпределението.	Степен на опашност в разпределението.
Какво е?	Това е показател за липса на еквивалентност в честотното разпределение.	Това е мярката на данните, която е или максимална или плоска по отношение на нормалното разпределение.
Представлява	Количество и посока на коса.	Колко висок и остър е централният връх?

Определение на Skewness

Терминът „косост“ се използва за означаване на отсъствие на симетрия от средната стойност на набора от данни. Характерно е, че отклонението от средната стойност е по-голямо от едната страна от другата, т.е. атрибут на разпределението, което има една опашка по-тежка от другата. Skewness се използва за обозначаване на формата на разпределение на данните.

При изкривено разпределение кривата се удължава до лявата или дясната страна. И така, когато сюжетът е разширен към дясната страна повече, той обозначава положителна косост, където режим < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.

Определение за куртоза

В статистиката куртозата се определя като параметър на относителната острота на пика на кривата на разпределение на вероятностите. Той установява начина, по който наблюденията са групирани около центъра на разпределението. Използва се за посочване на плоскостта или пиковата честота на кривата на разпределение на честотата и измерва опашките или остатъците от разпределението.

Положителната куртоза представлява, че разпределението е по-пиково от нормалното разпределение, докато отрицателната куртоза показва, че разпределението е по-малко пиково, отколкото нормалното разпределение. Има три типа дистрибуции:

• Leptokurtic: Рязко връх с тлъсти опашки и по-малко променлив.
• Mesokurtic: Среден връх
• Platykurtic: Най-плосък пик и силно диспергиран.

Ключови разлики между Skewness и Kurtosis

Представените ви точки обясняват основните разлики между скат и куртоза:

1. Характеристиката на честотно разпределение, която установява симетрията му по отношение на средната стойност, се нарича косост. От друга страна, Куртоза означава относителната острота на стандартната крива на звънеца, определена от честотното разпределение.
2. Skewness е мярка за степента на непредвиденост в честотното разпределение. Обратно, куртозата е мярка за степен на опашност в честотното разпределение.
3. Skewness е показател за липса на симетрия, т.е. лявата и дясната страна на кривата са неравномерни по отношение на централната точка. За разлика от това, куртозата е мярка от данни, която е или пикова, или плоска, по отношение на разпределението на вероятността.
4. Skewness показва колко и в каква посока стойностите се отклоняват от средните? За разлика от това, куртозата обяснява колко висок и остър е централният връх?

заключение

За нормално разпределение стойността на статистиката на косост и куртоза е нула. Основната част на разпределението е, че при склонност сюжетът на вероятностното разпределение е опънат на всяка страна. От друга страна, куртозата идентифицира пътя; стойностите са групирани около централната точка на честотното разпределение.