Różnice między skośnością a kurtozą

Skośność, w kategoriach podstawowych implikuje niecentryczne, podobnie jak w statystykach, oznacza brak symetrii. Za pomocą skośności można zidentyfikować kształt rozkładu danych. Kurtosis, z drugiej strony odnosi się do punktowości piku na krzywej rozkładu. Główną różnicą między skośnością a kurtozą jest to, że pierwsze mówi o stopniu symetrii, podczas gdy drugie mówi o stopniu szczytowości, w rozkładzie częstotliwości.

Dane można dystrybuować na wiele sposobów, na przykład rozkładając więcej po lewej lub po prawej stronie lub równomiernie. Gdy dane są rozproszone równomiernie w punkcie centralnym, nazywa się to rozkładem normalnym. Jest to idealnie symetryczna krzywa w kształcie dzwonu, tzn. Obie strony są równe, więc nie jest przekrzywiona. Tutaj wszystkie trzy średnie, mediana i tryb leżą w jednym punkcie.

Skośność i Kurtoza to dwie ważne cechy dystrybucji badane w statystyce opisowej. Aby lepiej zrozumieć te dwa pojęcia, spójrzmy na artykuł podany poniżej.

Treść: Skewness kontra Kurtosis

1. Wykres porównania
2. Definicja
3. Kluczowe różnice
4. Wniosek

Wykres porównania

Podstawa do porównania	Skośność	Kurtosis
Znaczenie	Skośność nawiązuje do tendencji rozkładu, który określa jego symetrię względem średniej.	Kurtoza oznacza miarę odpowiedniej ostrości krzywej w rozkładzie częstotliwości.
Zmierz dla	Stopień koślawości w rozkładzie.	Stopień dopasowania w rozkładzie.
Co to jest?	Jest to wskaźnik braku równoważności w rozkładzie częstotliwości.	Jest to miara danych, które są albo szczytowe, albo płaskie w stosunku do rozkładu normalnego.
Reprezentuje	Wysokość i kierunek przekosu.	Jak wysoki i ostry jest centralny szczyt?

Definicja skośności

Termin „skośność” oznacza brak symetrii względem średniej zestawu danych. Charakterystyczne jest, że odchylenie od średniej jest większe z jednej strony niż drugiej, tj. Atrybut rozkładu mający jeden ogon cięższy od drugiego. Skośność jest używana do wskazania kształtu rozkładu danych.

W rozkładzie skośnym krzywa jest przedłużana do lewej lub prawej strony. Tak więc, gdy wykres jest rozciągnięty bardziej w prawą stronę, oznacza to dodatnią skośność, w której tryb < 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.

Definicja Kurtosis

W statystyce kurtoza jest definiowana jako parametr względnej ostrości piku krzywej rozkładu prawdopodobieństwa. Określa sposób grupowania obserwacji wokół środka rozkładu. Służy do wskazywania płaskości lub szczytowości krzywej rozkładu częstotliwości i mierzy ogony lub wartości odstające rozkładu.

Dodatnia kurtoza oznacza, że ​​rozkład jest bardziej pikowy niż rozkład normalny, natomiast kurtoza ujemna pokazuje, że rozkład jest mniejszy niż rozkład normalny. Istnieją trzy rodzaje dystrybucji:

• Leptokurtic: Ostro zakończony grubymi ogonami i mniej zmienny.
• Mesokurtic: Średni pik
• Platykurtic: Najbardziej płaski i wysoce rozproszony.

Kluczowe różnice między skośnością a kurtozą

Przedstawione punkty wyjaśniają podstawowe różnice między skośnością a kurtozą:

1. Charakterystyka rozkładu częstotliwości, który stwierdza swoją symetrię względem średniej, nazywa się skośnością. Z drugiej strony, Kurtosis oznacza względną celność standardowej krzywej dzwonowej, określoną przez rozkład częstotliwości.
2. Skośność jest miarą stopnia krzywizny w rozkładzie częstotliwości. I odwrotnie, kurtoza jest miarą stopnia dopasowania w rozkładzie częstotliwości.
3. Skośność jest wskaźnikiem braku symetrii, tj. Zarówno lewa, jak i prawa strona krzywej są nierówne w stosunku do punktu centralnego. Przeciwnie, kurtoza jest miarą danych, które są albo szczytowe, albo płaskie, w odniesieniu do rozkładu prawdopodobieństwa.
4. Skośność pokazuje, o ile i w jakim kierunku wartości odbiegają od średniej? Natomiast kurtoza wyjaśnia, jak wysoki i ostry jest centralny szczyt?

Wniosek

Dla rozkładu normalnego wartość statystyki skośności i kurtozy wynosi zero. Sedno tego rozkładu polega na tym, że w ukośności wykres rozkładu prawdopodobieństwa jest rozciągnięty na obie strony. Z drugiej strony kurtoza określa drogę; wartości są zgrupowane wokół centralnego punktu na rozkładzie częstotliwości.