偏度和峰度的区别

偏斜,在基本术语中,意味着偏离中心,在统计学中也是如此,它意味着缺乏对称性。借助偏度,可以识别数据分布的形状。峰度,另一方面,是指在分布曲线的峰值的点。偏度和峰度的主要区别在于前者在频率分布上讲的是对称度,而后者讲的是峰值度。...

偏斜,在基本术语中,意味着偏离中心,在统计学中也是如此,它意味着缺乏对称性。借助偏度,可以识别数据分布的形状。峰度,另一方面,是指在分布曲线的峰值的点。偏度和峰度的主要区别在于前者在频率分布上讲的是对称度,而后者讲的是峰值度。

偏度和峰度的区别

数据可以以多种方式分布,如向左或向右或均匀分布。当数据在中心点均匀分布时,称为正态分布。它是完全对称的钟形曲线,即两边相等,因此不倾斜。这里所有的三个平均值,中位数和模式都在一个点上。

偏度和峰度是描述统计学中研究的两个重要分布特征。为了进一步理解这两个概念,让我们看看下面的文章。

内容:偏斜(content: skewness) vs. 峰度(kurtosis)

  1. 对比图
  2. 定义
  3. 关键区别
  4. 结论

对比图

Basis for Comparison Skewness Kurtosis
意义 偏度是指一个分布的趋势,它决定了它关于平均数的对称性。 峰度是指在频率分布中对曲线的各个锐度的测量。
测量 分布的不平衡程度。 分布的尾部程度。
这是怎么一回事? 它是频率分布中缺乏等效性的一个指标。 它是对数据的度量,相对于正态分布,它要么是峰值要么是平坦的。
代表 倾斜的数量和方向。 中央山峰有多高多尖?

偏度的定义

术语“偏度”用于表示数据集的平均值没有对称性。它的特点是偏离平均值,一边比另一边大,即分布的一条尾巴比另一条重。偏度用来表示数据分布的形状。

在偏态分布中,曲线延伸到左侧或右侧。因此,当曲线图向右侧延伸更多时,表示正偏态,其中mode<median<mean。另一方面,当曲线图更倾向于左方向时,则称为负偏态,因此,mean<median<mode。

峰度的定义

在统计学中,峰度被定义为概率分布曲线峰值相对锐度的参数。它确定了观测值围绕分布中心**的方式。它用于表示频率分布曲线的平坦度或峰值,并测量分布的尾部或异常值。

正峰度表示分布比正态分布更尖峰,负峰度表示分布比正态分布更尖峰。有三种类型的分布:

  • 瘦肉型:尖峰,尾巴肥,变数少。
  • 中库尔特语:中等峰值
  • 平缓的:最平坦的峰和高度分散的。

偏度之间的误差(s between skewness)和峰度(kurtosis)的区别

这些要点解释了偏度和峰度之间的根本区别:

  1. 频率分布的特征确定了它关于平均值的对称性,这被称为偏态。另一方面,峰度是指由频率分布定义的标准钟形曲线的相对点性。
  2. 偏度是频率分布不平衡程度的度量。相反,峰度是频率分布中尾部程度的度量。
  3. 偏斜是缺乏对称性的一个指标,即曲线的左右两侧相对于中心点不相等。与此相反,峰度是对数据的一种度量,相对于概率分布,峰度是峰值或平坦的。
  4. 偏度表示数值偏离平均值的程度和方向?相比之下,峰度解释了中心峰有多高有多尖?

结论

对于正态分布,偏度和峰度统计量的值为零。分布的关键是,在偏态下,概率分布的曲线向两边延伸。另一方面,峰度识别道路;值围绕频率分布的中心点分组。

  • 发表于 2021-07-09 08:09
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  • 分类:教育

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