3.13: Виды асимметрии

Types of Skewness
JoVE Core
Statistics
A subscription to JoVE is required to view this content.  Sign in or start your free trial.
JoVE Core Statistics
Types of Skewness
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

11,461 Views

01:09 min
April 30, 2023

Overview

Если частотное распределение набора данных более склонно к меньшим или большим значениям, то говорят, что распределение асимметрично. Если значения данных смещены вправо, то распределение называется положительно асимметричным. И наоборот, если график смещен влево, распределение называется отрицательно асимметричным.

Например, в разгар пандемии географическое распределение охвата вакцинацией может быть смещено в сторону населения стран Глобального Севера. Однако в пределах любой такой страны распределение вакцин может быть смещено в сторону процентной доли населения, что указывает на то, что значительная часть населения страны вакцинирована.

В случае асимметрического распределения среднее и медиана также более определенно лежат в направлении асимметрии. Однако, по определению, мода достигает пика на пике распределения.

Transcript

Вспомните, что при распределении набора данных, если левая половина графика не является зеркальным отражением правой половины, данные называются асимметричными.

Существует три типа асимметрии. Если график простирается в левую сторону, образуя более длинный хвост слева, то он называется отрицательно асимметричным. Если график простирается вправо, образуя более длинный хвост справа, говорят, что он положительно наклонен. Наконец, график с симметричным или нормальным распределением имеет нулевую асимметрию.

График, представляющий данные с отрицательной асимметрией, обычно имеет среднее и медиану в левой части моды.

И наоборот, набор данных с положительной асимметрией имеет среднее и медиану в правой части моды.

Например, распределение годового дохода среди жителей города, большого количества людей с низкими доходами, указывает на положительную асимметрию. Принимая во внимание, что распределение баллов учащихся на легком экзамене, при котором меньшее количество учащихся набрало более низкие баллы, показывает отрицательно искаженные данные.

Key Terms and definitions​

Learning Objectives

Questions that this video will help you answer

This video is also useful for