Dispersi dan Skewness – Tabel Perbedaan mereka yang mendasar

Perbedaan mendasar

Penyebaran

Kecondongan

Mendefinisikan

Dispersi adalah besarnya himpunan nilai atau distribusi variabel acak. Ini mendefinisikan spektrum yang memperluas atau memperluas distribusi.

Skewness adalah ukuran asimetri variabel acak di sekitar rata-rata distribusi statistik. Atribut skewness bisa positif atau negatif, atau tidak diketahui.

Perhitungan

Dispersi berdasarkan rata-rata tertentu ditentukan.

Kemiringan berdasarkan medium, median, dan modus ditentukan.

Pengukuran

Metrik dispersi berarti sejauh mana perbedaan tidak selaras dengan nilai fundamentalnya.

Langkah miring adalah sifat asimetris dari distribusi dan kemiringan titik data ke kanan atau kiri.

Aplikasi

Dispersi digunakan terutama untuk mengkarakterisasi hubungan antara kumpulan data dan menilai sejauh mana nilai data bervariasi dari nilai rata-ratanya.

Skewness berkaitan dengan esensi diseminasi dari serangkaian hasil.

Alam

Distribusi kepentingan dari nilai utama

Seri simetris atau asimetris.

Dalam statistik numerik, untuk tujuan membandingkan teori dan interpretasi matematika, tingkat heterogenitas juga ditunjukkan. Biasanya, satu statistik dihitung sebagai keseluruhan kumpulan data, yang dikenal sebagai “rata-rata”.

Namun, tidak ada metode khusus yang ditentukan untuk menentukan komposisi deret. Itu membutuhkan langkah-langkah tambahan untuk mengklarifikasi bagaimana hal-hal berbeda secara rata-rata atau di antara mereka.

Kami menggunakan pengukuran dispersi dan skewing untuk menjelaskan prinsip analisis statistik kuantitatif yang sangat rinci. Dispersi adalah ukuran rentang distribusi melintasi titik pusat.

Jadi asimetri dalam distribusi statistik diukur dengan kemiringan.

Dispersi berbeda dengan Kemiringan:

Dispersi adalah metrik untuk perhitungan ketidakpastian data atau analisis dan sejauh mana distribusi tidak seimbang di seluruh media diukur dengan kemiringan. Mereka adalah terminologi paling umum yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang terdiri dari sejumlah besar data komputasi dalam analisis matematika dan teori probabilitas.

Dispersi adalah konsep matematika yang merepresentasikan skala distribusi dari nilai-nilai yang diprediksikan untuk suatu variabel tertentu yang dapat ditentukan oleh spektrum, varians, dan standar deviasi dari berbagai statistik. Hamburan umumnya berlaku untuk spektrum pengembalian investasi potensial di bidang keuangan dan investasi.

Risiko yang tersirat dalam sekuritas atau portofolio investasi tertentu juga dapat diukur.

Skewness mengacu pada penyimpangan atau asimetri, yang merupakan urutan data yang berbeda dari kurva lonceng simetris atau distribusi reguler. Diasumsikan bengkok apakah kurva dipindahkan ke kiri atau kanan.

Skewness dapat diukur sebagai sejauh mana distribusi berbeda dari rata-rata.

Tabel perbandingan:

Perbedaan mendasar

Penyebaran

Kecondongan

Mendefinisikan

Dispersi adalah besarnya himpunan nilai atau distribusi variabel acak. Ini mendefinisikan spektrum yang memperluas atau memperluas distribusi.

Skewness adalah ukuran asimetri variabel acak di sekitar rata-rata distribusi statistik. Atribut skewness bisa positif atau negatif, atau tidak diketahui.

Perhitungan

Dispersi berdasarkan rata-rata tertentu ditentukan.

Kemiringan berdasarkan medium, median, dan modus ditentukan.

Pengukuran

Metrik dispersi berarti sejauh mana perbedaan tidak selaras dengan nilai fundamentalnya.

Langkah miring adalah sifat asimetris dari distribusi dan kemiringan titik data ke kanan atau kiri.

Aplikasi

Dispersi digunakan terutama untuk mengkarakterisasi hubungan antara kumpulan data dan menilai sejauh mana nilai data bervariasi dari nilai rata-ratanya.

Skewness berkaitan dengan esensi diseminasi dari serangkaian hasil.

Alam

Distribusi kepentingan dari nilai utama

Seri simetris atau asimetris.

Pengertian Dispersi?:

Dalam matematika, dispersi mengukur bagaimana data didistribusikan, yang menunjukkan bagaimana nilai bervariasi dalam ukuran dalam kumpulan data. Ini adalah area di mana distribusi statistik didistribusikan.

Heterogenitas objek dalam pengumpulan data di sekitar titik pusat ditentukan secara khusus. Secara sederhana, tingkat ketidakpastian tentang nilai rata-rata diukur.

Pengukuran dispersi sangat penting untuk menentukan distribusi data di sekitar pengukuran posisi. Varians, misalnya, adalah ukuran dispersi normal yang menentukan bagaimana data rata-rata tersebar.

Rentang dan deviasi rata-rata adalah indikator dispersi lainnya.

Dispersi adalah keajaiban numerik yang membahas ukuran sirkulasi indikator untuk variabel tertentu yang dapat ditentukan oleh pengukuran yang berbeda dengan kontinum, fluktuasi, dan standar deviasi. Penyebaran menyinggung secara komprehensif ruang lingkup keuntungan masa depan dari kepentingan uang dan usaha.

Juga akan ada perkiraan risiko yang disimpulkan dalam portofolio sekuritas atau spekulasi apa pun.

Pengertian Skewness?:

Skewness adalah tentang titik tertentu, representasi dari asimetri distribusi. Distribusi yang agak asimetris, asimetris kuat, atau simetris dapat terjadi.

Skewness digunakan untuk menghitung ukuran asimetri distribusi. Distribusi dikatakan persegi panjang jika kemiringannya positif, dan distribusinya dikatakan miring ke kiri jika kemiringannya negatif.

Distribusinya simetris jika kemiringannya negatif. Rata-rata, median, dan mode digunakan untuk menghitung skewness.

Berdasarkan apakah titik data miring ke kiri atau kanan, kemiringannya bisa positif, negatif, atau tidak diketahui. Misalnya, distribusi reguler memiliki kemiringan nol, sedangkan distribusi lognormal akan memiliki tingkat kemiringan kanan tertentu.

Skewness mengacu pada penyimpangan atau ketidakrataan, yang merupakan urutan informasi yang unik dalam kaitannya dengan tikungan genap atau alat angkut biasa. Diperkirakan membungkuk apakah tikungan dipindahkan ke satu sisi atau kanan.

Skewness dapat diukur sebagai seberapa besar apropriasi bervariasi dari normal.

Perbedaan Utama Antara Dispersi dan Skewness:

  1. Dispersi mendefinisikan spektrum yang memperluas atau memperluas distribusi, sedangkan kemiringan adalah ukuran asimetri variabel acak di sekitar rata-rata distribusi statistik.
  2. Dispersi juga berguna untuk pengujian reliabilitas rata-rata, sedangkan skewness berguna dalam studi pasar keuangan, yang mencakup sejumlah besar informasi seperti pengembalian aset, nilai inventaris, dll., Sangat berguna.
  3. Dispersi berdasarkan rata-rata tertentu ditentukan, sedangkan skewness ditentukan berdasarkan medium, median, dan modus.
  4. Dispersi menunjukkan distribusi penting dari nilai utama, sedangkan skewness menunjukkan rangkaian simetris atau asimetris.
  5. Dalam dispersi, semua ukuran adalah positif, sedangkan dalam skewness, semua ukuran adalah negatif.

Referensi:

  1. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156849461100425X

Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ♥️

Related Posts