Différences entre l'asymétrie et le kurtosis
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- Théo Roy
Asymétrie, En termes de base, implique hors centre, ainsi que dans les statistiques, cela signifie un manque de symétrie. Avec l'aide de l'asymétrie, on peut identifier la forme de la distribution des données. Kurtosis, En revanche, se réfère à la pointe d'un pic dans la courbe de distribution. La principale différence entre l'asymétrie et le kurtosis est que le premier parle du degré de symétrie, tandis que le second parle du degré de pic, dans la distribution de fréquence.
Les données peuvent être distribuées de plusieurs façons, comme l'écart plus sur la gauche ou à droite ou à répartir uniformément. Lorsque les données sont dispersées uniformément au point central, elle a appelé la distribution normale. C'est une courbe parfaitement symétrique en forme de cloche, je.e. Les deux côtés sont égaux, et donc il n'est pas biaisé. Ici, les trois moyens, médiane et mode se trouvent à un moment donné.
L'asymétrie et la kurtosis sont les deux caractéristiques importantes de la distribution qui sont étudiées dans des statistiques descriptives. Pour comprendre davantage la compréhension de ces deux concepts, jetons un œil à l'article ci-dessous.
Contenu: asymétrie vs kurtosis
- Tableau de comparaison
- Définition
- Différences clés
- Conclusion
Tableau de comparaison
| Base de comparaison | Asymétrie | Kurtosis |
|---|---|---|
| Signification | L'asymétrie fait allusion à la tendance d'une distribution qui détermine sa symétrie sur la moyenne. | Kurtosis signifie la mesure de la netteté respective de la courbe, dans la distribution de fréquence. |
| Mesurer | Degré de déséquilibre dans la distribution. | Degré de queue dans la distribution. |
| Qu'est-ce que c'est? | C'est un indicateur du manque d'équivalence dans la distribution de fréquence. | Il s'agit de la mesure des données, qui est soit pic ou plate par rapport à la distribution normale. |
| Représente | Montant et direction de la biais. | Quelle est la hauteur et la tranche du pic central? |
Définition de l'asymétrie
Le terme «asymétrie» est utilisé pour signifier l'absence de symétrie de la moyenne de l'ensemble de données. Il est caractéristique de l'écart par rapport à la moyenne, d'être plus grand d'un côté que l'autre, je.e. attribut de la distribution ayant une queue plus lourde que l'autre. L'asymétrie est utilisée pour indiquer la forme de la distribution des données.
Dans une distribution asymétrique, la courbe est étendue au côté gauche ou droit. Ainsi, lorsque l'intrigue est plus étendue vers le côté droit, il indique une asymétrie positive, dans laquelle le mode < 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.
Définition de kurtosis
Dans les statistiques, la kurtosis est définie comme le paramètre de la netteté relative du pic de la courbe de distribution de probabilité. Il vérifie la façon dont les observations sont regroupées autour du centre de la distribution. Il est utilisé pour indiquer la planéité ou les pics de la courbe de distribution de fréquence et mesure les queues ou les valeurs aberrantes de la distribution.
La kurtosis positive représente que la distribution est plus pic que la distribution normale, tandis que la kurtosis négative montre que la distribution est moins pic que la distribution normale. Il existe trois types de distributions:
- Leptokurtique: Fortement atteint avec des queues grasses et moins variable.
- Mésokurtique: Moyen moyen
- Platykurtique: Peak le plus flatté et très dispersé.
Différences clés entre l'asymétrie et le kurtosis
Les points qui vous sont présentés expliquent les différences fondamentales entre l'asymétrie et la kurtosis:
- La caractéristique d'une distribution de fréquence qui vérifie sa symétrie sur la moyenne est appelée asymétrie. D'un autre côté, Kurtosis signifie la pondération relative de la courbe de cloche standard, définie par la distribution de fréquence.
- L'asymétrie est une mesure du degré de déséquilibre dans la distribution de fréquence. Inversement, la kurtosis est une mesure du degré de queue dans la distribution de fréquence.
- L'asymétrie est un indicateur du manque de symétrie, i.e. Les côtés gauche et droit de la courbe sont inégaux, en ce qui concerne le point central. En ce qui concerne cela, le kurtosis est une mesure des données, qui est soit pic ou plate, par rapport à la distribution de probabilité.
- L'asymétrie montre combien et dans quelle direction, les valeurs s'écartent de la moyenne? En revanche, Kurtosis explique la taille?
Conclusion
Pour une distribution normale, la valeur de l'asymétrie et de la statistique du kurtosis est nulle. Le nœud de la distribution est que dans l'asymétrie, le tracé de la distribution de probabilité est étiré de chaque côté. D'un autre côté, Kurtosis identifie la voie; Les valeurs sont regroupées autour du point central de la distribution de fréquence.