Perbezaan antara skewness dan kurtosis

Skewness, Secara asasnya, menyiratkan di luar pusat, begitu juga dengan statistik, ini bermakna kekurangan simetri. Dengan bantuan skewness, seseorang dapat mengenal pasti bentuk pengagihan data. Kurtosis, Sebaliknya, merujuk kepada kepintaran puncak dalam lengkung pengedaran. Perbezaan utama antara skewness dan kurtosis adalah bahawa bekas ceramah tahap simetri, sedangkan ceramah terakhir tahap puncak, dalam pengagihan kekerapan.

Data boleh diedarkan dalam banyak cara, seperti tersebar lebih banyak di sebelah kiri atau di sebelah kanan atau merata. Apabila data bertaburan seragam di titik tengah, ia dipanggil sebagai taburan biasa. Ia adalah simetri, lengkung berbentuk loceng, i.e. kedua -dua belah pihak adalah sama, dan oleh itu tidak miring. Di sini semua tiga maksud, median dan mod terletak pada satu ketika.

Skewness dan kurtosis adalah dua ciri penting pengedaran yang dikaji dalam statistik deskriptif. Untuk lebih memahami pemahaman kedua -dua konsep ini, mari kita lihat artikel yang diberikan di bawah.

Kandungan: Skewness vs kurtosis

1. Carta Perbandingan
2. Definisi
3. Perbezaan utama
4. Kesimpulan

Carta Perbandingan

Definisi skewness

Istilah 'skewness' digunakan untuk bermaksud ketiadaan simetri dari purata dataset. Adalah ciri sisihan dari min, menjadi lebih besar di satu sisi daripada yang lain, i.e. atribut pengedaran yang mempunyai satu ekor lebih berat daripada yang lain. Skewness digunakan untuk menunjukkan bentuk pengagihan data.

Dalam pengedaran miring, lengkung dilanjutkan ke sebelah kiri atau kanan. Oleh itu, apabila plot dilanjutkan ke arah kanan lebih banyak, ia menandakan kecenderungan positif, di mana mod < 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.

Definisi kurtosis

Dalam statistik, kurtosis ditakrifkan sebagai parameter ketajaman relatif puncak keluk pengedaran kebarangkalian. Ia menentukan cara pemerhatian dikelompokkan di sekitar pusat pengedaran. Ia digunakan untuk menunjukkan kebosanan atau puncak lengkung pengedaran frekuensi dan mengukur ekor atau penyebaran pengedaran.

Kurtosis positif mewakili bahawa pengedaran lebih puncak daripada taburan normal, sedangkan kurtosis negatif menunjukkan bahawa pengedaran kurang memuncak daripada taburan normal. Terdapat tiga jenis pengagihan:

• Leptokurtik: Mendadak memuncak dengan ekor lemak, dan kurang berubah -ubah.
• Mesokurtik: Medium memuncak
• Platykurtic: Puncak paling rata dan sangat tersebar.

Perbezaan utama antara skewness dan kurtosis

Titik yang dibentangkan kepada anda menjelaskan perbezaan asas antara skewness dan kurtosis:

1. Ciri pengagihan kekerapan yang menentukan simetrinya mengenai min yang dipanggil skewness. Sebaliknya, kurtosis bermaksud penanda relatif lengkung loceng standard, yang ditakrifkan oleh pengagihan kekerapan.
2. Skewness adalah ukuran tahap kesilapan dalam pengagihan kekerapan. Sebaliknya, kurtosis adalah ukuran tahap ekor dalam taburan kekerapan.
3. Skewness adalah penunjuk kekurangan simetri, i.e. Kedua -dua sisi kiri dan kanan lengkung tidak sama rata, berkenaan dengan titik pusat. Sebaliknya, kurtosis adalah ukuran data, sama ada memuncak atau rata, berkenaan dengan taburan kebarangkalian.
4. Skewness menunjukkan berapa banyak dan ke arah mana, nilai -nilai menyimpang dari min? Sebaliknya, kurtosis menjelaskan betapa tinggi dan tajam puncak tengah?

Kesimpulan

Untuk taburan biasa, nilai statistik skewness dan kurtosis adalah sifar. Intix pengedaran adalah bahawa dalam skewness plot taburan kebarangkalian diregangkan ke kedua -dua belah pihak. Sebaliknya, kurtosis mengenal pasti jalan; Nilai dikumpulkan di sekitar titik pusat pada taburan frekuensi.