3.13:

3.13: 왜도의 유형

Types of Skewness

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Types of Skewness

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01:09 min

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April 30, 2023

Overview

데이터 세트의 빈도 분포가 더 작거나 큰 값으로 기울어지면 분포가 편향되었다고 합니다. 데이터 값이 오른쪽으로 치우쳐 있으면 분포를 양의 치우침이라고 합니다. 반대로, 그림이 왼쪽으로 치우쳐 있으면 분포를 음의 치우침이라고 합니다.

예를 들어, 팬데믹 기간 동안 백신 접종 범위의 지리적 분포는 북반구 국가의 인구 쪽으로 긍정적으로 편향될 수 있습니다. 그러나 이러한 국가 중 한 국가 내에서는 백신 분포가 인구 비율에 대해 음의 편향을 보일 수 있으며, 이는 해당 국가 인구의 상당 부분이 백신 접종을 받았음을 나타냅니다.

치우친 분포의 경우 평균과 중위수도 왜도의 방향을 향해 더 확실하게 놓여 있습니다. 그러나 정의에 따라 최빈값은 분포의 최고점에서 최고점에 도달합니다.

Transcript

데이터 세트의 분포에서 그래프의 왼쪽 절반이 오른쪽 절반의 거울 이미지가 아닌 경우 데이터가 편향되어 있다고 합니다.

왜도에는 세 가지 유형이 있습니다. 그래프가 왼쪽으로 확장되어 왼쪽에 더 긴 꼬리를 형성하는 경우 이를 음의 편향이라고 합니다. 그래프가 오른쪽으로 확장되어 오른쪽에 더 긴 꼬리를 형성하면 양의 편향이라고 합니다. 마지막으로, 대칭 또는 정규 분포가 있는 그래프는 왜도가 0입니다.

음의 치우친 데이터를 나타내는 그래프는 일반적으로 평균과 중위수가 모드의 왼쪽에 있습니다.

반대로, 양으로 치우친 데이터셋은 평균과 중앙값이 모드의 오른쪽에 있습니다.

예를 들어, 저소득층 사람들이 많은 도시 거주자들의 연간 소득 분포는 양의 스큐를 나타냅니다. 반면, 쉬운 시험에서 학생들의 점수 분포는 낮은 점수를 받은 학생이 적으면 음의 왜곡된 데이터를 보여줍니다.

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왜도 양의 치우침 음의 치우침 데이터 분포 평균 중앙값 최빈값 백신 분포 북반구 팬데믹