Pagpapakalat at Skewness
Ang antas ng mga pagkakaiba-iba ay madalas na ipinahayag sa mga tuntunin ng numerical data para sa tanging layunin ng paghahambing sa statistical theory at analysis. Karaniwan naming kinakalkula ang isang solong tayahin upang kumatawan sa buong hanay ng data, na tinatawag na "average". Gayunpaman, hindi ito tumutukoy sa anumang partikular na paraan upang matukoy ang komposisyon ng serye. Dahil kung saan ang karagdagang mga panukala ay kinakailangan upang maliwanagan sa amin sa kung paano ang mga item ay nag-iiba mula sa isa o sa paligid ng average. Upang maintindihan ang maraming detalyadong konsepto ng quantitative analysis sa mga istatistika ginagamit namin ang mga panukala ng pagpapakalat at skewness. Ang pagpapakalat ay isang sukatan ng hanay ng pamamahagi sa paligid ng sentral na lokasyon kung saan ang skewness ay isang sukatan ng kawalaan ng simetrya sa pamamahagi ng istatistika.
Ano ang pagpapakalat?
Sa mga istatistika, ang pagpapakalat ay isang sukatan kung paano ibinahagi ang data ay nangangahulugan na ito ay tumutukoy kung paano naiiba ang mga halaga sa loob ng isang data mula sa isa't isa sa laki. Ito ang hanay na kung saan ang pamamahagi ng istatistika ay kumakalat sa paligid ng isang gitnang punto. Higit sa lahat ay tumutukoy sa pagkakaiba-iba ng mga item ng isang hanay ng data sa paligid ng gitnang punto nito. Sa madaling salita, sinusukat nito ang antas ng pagkakaiba-iba sa paligid ng ibig sabihin ng halaga. Ang mga sukatan ng pagpapakalat ay mahalaga upang matukoy ang pagkalat ng data sa paligid ng sukat ng lokasyon. Halimbawa, ang pagkakaiba ay isang karaniwang sukatan ng pagpapakalat na tumutukoy kung paano ibinahagi ang data tungkol sa ibig sabihin. Iba pang mga sukatan ng pagpapakalat ay Saklaw at Average na Paglihis.
Ano ang Skewness?
Ang skewness ay isang sukatan ng mga kawalaan ng simetrya ng pamamahagi tungkol sa isang tiyak na punto. Ang pamamahagi ay maaring walang simetrya, malakas na walang simetrya, o simetriko. Ang sukatan ng kawalaan ng simetrya ng isang pamamahagi ay nakalkula gamit ang skewness. Sa kaso ng isang positibong skewness, ang pamamahagi ay sinabi na tama-skewed at kapag ang skewness ay negatibo, ang pamamahagi ay sinabi na kaliwa-skewed. Kung ang skewness ay zero, ang pamamahagi ay simetriko. Ang skewness ay sinusukat batay sa Mean, Median, at Mode. Ang halaga ng skewness ay maaaring maging positibo, negatibo, o hindi matukoy depende sa kung ang mga punto ng data ay skewed sa kaliwa, o skewed sa kanan.
Pagkakaiba sa pagitan ng pagpapakalat at Skewness
Sa statistical terms at probability theory, ang pagpapakalat ay ang sukat ng hanay ng mga halaga para sa isang random na variable o probabilidad na pamamahagi nito. Inilalarawan nito ang isang hanay kung saan ang pamamahagi ay nakaunat o kumalat. Sa madaling salita, ito ay isang sukatan upang pag-aralan ang pagbabagu-bago ng mga bagay. Sa kabilang panig ay ang sukatan ng kawalang-timbang sa pamamahagi ng isang random na variable tungkol sa ibig sabihin nito. Ang halaga ng skewness ay maaaring parehong positibo at negatibo, o kung minsan ay hindi natukoy. Sa madaling salita, ang walang simetrya na mga distribusyon ay sinasabing sinasadya
Ang mga sukatan ng pagpapakalat ay nangangahulugan ng lawak kung saan ang mga pagkakaiba-iba ay hindi balansehin mula sa kanilang sentral na halaga. Mas tiyak, sinukat nito ang antas ng pagkakaiba-iba sa halaga ng isang variable sa paligid ng ibig sabihin ng halaga. Ang pagpapakalat ay nagpapahiwatig ng pagkalat ng data. Ang mga sukat ng skewness ay nangangahulugan kung gaano walang simetrya ang pamamahagi at tinutukoy kung ang mga punto ng data ay sinasaktan sa kanan o sa kaliwa. Kung ang pamamahagi ay sinasabing na-skewed sa kaliwa, ang halaga ay negatibo at ang halaga ay positibo kung ang pamamahagi ay skewed sa kanan.
Ang pagpapakalat ay kinakalkula batay sa ilang average. Ito ay isang pagkalkula ng istatistika na sumusukat sa antas ng pagkakaiba-iba at mayroong maraming iba't ibang mga paraan upang makalkula ang pagpapakalat, ngunit ang dalawa sa mga pinaka-karaniwan ay hanay at average na paglihis. Saklaw ang pagkakaiba sa pagitan ng pinakamalaki at pinakamaliit na halaga sa isang hanay ng data, samantalang ang average na paglihis ay ang average ng mga ganap na halaga ng mga deviations ng mga functional values mula sa isang gitnang punto. Ang skewness, sa kabilang banda, ay kinakalkula batay sa Mean, Median, at Mode. Kung ang ibig sabihin ay mas malaki kaysa sa mode, mayroon kang isang positibong hilig at kung sakaling ang ibig sabihin ay mas mababa kaysa sa mode, mayroon kang isang negatibong hilig. Bukod pa rito, ang pamamahagi ay may zero hilig sa kaso ng isang symmetric distribution.
Ang pagpapakalat ay pangunahing ginagamit upang ilarawan ang kaugnayan sa pagitan ng isang set ng data at matukoy ang antas ng pagkakaiba-iba ng mga halaga ng data mula sa kanilang average na halaga. Maaaring gamitin ang istatistikang pagpapakalat para sa iba pang mga pamamaraang pang-istatistikang tulad ng Pagtatasa ng Pagsusuri, na isang proseso na ginagamit upang maunawaan ang kaugnayan sa mga variable. Maaari din itong gamitin upang masubukan ang pagiging maaasahan ng Karaniwang. Ang skewness, sa kabilang banda, ay tumutukoy sa uri ng pamamahagi sa isang hanay ng data. Lubhang kapaki-pakinabang ito pagdating sa matipid na pagtatasa sa sektor ng pananalapi na nagsasangkot ng isang malaking hanay ng mga data tulad ng pag-aari ng asset, mga presyo ng stock, atbp.
Pagpapakalat kumpara sa Skewness: Tsart ng Paghahambing
Buod ng pagpapakalat kumpara sa Skewness
Ang parehong ay ang pinaka-karaniwang mga term na ginagamit sa statistical analysis at probabilidad teorya upang makilala ang isang set ng data na kinasasangkutan ng isang malaking massed ng numerical data. Ang pagpapakalat ay isang sukat upang makalkula ang pagkakaiba-iba sa data o upang pag-aralan ang mga pagkakaiba-iba ng data sa kanilang mga sarili o sa paligid nito sa karaniwan. Higit sa lahat ito ay tumutukoy sa pamamahagi ng mga halaga ng data sa isang hanay sa paligid ng gitnang punto nito. Maaari itong masukat sa maraming mga paraan, kung saan ang Saklaw at Karaniwang Paglihis ay ang pinaka-karaniwan.Ang skewness ay ginagamit upang masukat ang kawalaan ng simetrya mula sa normal na pamamahagi sa isang hanay ng data na nangangahulugang ang antas kung saan ang pamamahagi ay hindi balanse sa paligid ng ibig sabihin.
