16.11
Microsoft Excel에 그려진 다음 세 가지 가상 데이터 세트를 고려합니다.
이제 중심 경향의 세 가지 측정값(mean, median 및 mode)을 Excel 함수 AVERAGE, MEDIAN 및 MODE를 사용하여 계산할 수 있습니다. 선택한 데이터 범위에 대한 SNGL.
데이터 세트 A와 C를 시각화한 후 꼬리가 왼쪽과 오른쪽으로 확장되어 나타납니다.
정량적으로 이 왜도는 선택한 데이터 범위에 대해 Excel 함수 SKEW를 사용하여 결정할 수 있습니다. 데이터 세트 A, B 및 C에 대해 다음과 같이 계산됩니다.
첨도는 데이터 세트 A, B 및 C에 대해 선택한 데이터 범위에 대해 Excel 함수 KURT를 사용하여 측정할 수 있습니다.
왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)는 비대칭성의 척도로서 대칭으로부터의 이탈을 결정합니다. 기울이기 값이 0에 가까울수록 데이터의 대칭성이 더 높다는 것을 나타냅니다.
양수 첨도 값은 정규 분포에 비해 분포의 피크가 더 높다는 것을 나타내며, 꼬리보다 중앙에 있는 값이 더 적습니다.
반대로, 음수 값은 분포의 평탄도를 나타내며, 꼬리보다 중앙에 더 많은 값이 있습니다.
중앙경향은 자료 집합의 중심점 또는 일반적인 값을 말합니다. 분포의 중심을 나타내는 단일 값으로 자료 집합을 요약합니다. 중앙경향의 세 가지 주요 측정값은 다음과 같습니다.
평균: 모든 자료점의 산술 평균입니다. 모든 값을 더한 다음 값의 수로 나누어 계산합니다. 평균…