¿Qué es la distribución sesgada?
Una distribución sesgada se refiere a una distribución de probabilidad que es de naturaleza desigual y asimétrica. A diferencia de una distribución normal estándar, que se asemeja a una curva de campana de forma, las distribuciones sesgadas se desplazan hacia un lado, poseiendo una cola más larga en un lado en relación con el otro lado de la mediana. El otro lado de la curva poseerá un pico agrupado de valores donde ocurren la mayoría de los puntos de datos. Este tipo de curva de distribución generalmente se clasifica como un sesgo positivo o un sesgo negativo, dependiendo de la dirección del cambio de la curva.
En general, se dice que una distribución sesgada posee una sesgo positiva si la cola de la curva es más larga en el lado derecho cuando se compara con el lado izquierdo. Esta distribución sesgada también se conoce como sesgada a la derecha porque el lado derecho posee la extensión más amplia de los puntos de datos. Las curvas positivas de sesgo poseen el mayor número de valores hacia el lado izquierdo de la curva.Las tributiones poseen la mayoría de los puntos de datos en el lado derecho de la curva. Estas curvas tienen colas más largas en los lados izquierdos, por lo que se dice que están sesgadas a la izquierda. Una regla importante para determinar la dirección de sesgo es considerar la longitud de la cola en lugar de la ubicación de la media o mediana. Esto se debe a que el sesgo es causado en última instancia por los valores más exagerados, que extienden la curva hacia ese lado del gráfico.
Comprender las propiedades de una distribución sesgada es importante en muchas aplicaciones estadísticas. Muchas personas suponen que los datos siguen una curva de campana, o distribución normal, por lo que también suponen que un gráfico tiene cero asimetría. Sin embargo, estos supuestos podrían llevarlos a información errónea sobre la distribución real.
Una distribución sesgada es inherentemente desigual en la naturaleza, por lo que no seguirá los patrones normales estándar como el devi estándaroso. Las distribuciones normales implican una desviación estándar que se aplica a ambos lados de la curva, pero las distribuciones sesgadas tendrán diferentes valores de desviación estándar para cada lado de la curva. Esto se debe a que los dos lados no son imágenes espejo entre sí, por lo que las ecuaciones que describen un lado no se pueden aplicar a la otra. El valor de desviación estándar es generalmente mayor para el lado con la cola más larga porque hay una extensión más amplia de datos en ese lado en comparación con la cola más corta.