왜곡 분포 란 무엇입니까?

치우친 분포는 본질적으로 불균일하고 비대칭 인 확률 분포를 나타냅니다. 종 모양의 종 곡선과 유사한 표준 정규 분포와 달리, 비대칭 분포는 한쪽으로 이동하여 중앙의 다른쪽에 비해 한쪽이 더 긴 꼬리를 갖습니다. 곡선의 다른쪽에는 대부분의 데이터 포인트가 발생하는 클러스터 된 피크 값이 있습니다. 이 유형의 분포 곡선은 일반적으로 곡선의 이동 방향에 따라 양의 왜곡 또는 음의 왜곡을 갖는 것으로 분류됩니다.

일반적으로, 비대칭 분포는 곡선의 꼬리가 왼쪽에 비해 오른쪽에서 더 길면 양의 비대칭을 갖는다 고합니다. 이 왜곡 된 분포는 오른쪽이 더 넓은 데이터 포인트 확장을 갖기 때문에 오른쪽으로 치우친 것으로도 불립니다. 양의 스큐 커브는 커브의 왼쪽으로 가장 많은 수의 값을 갖습니다.

반대로, 부정으로 치우친 분포는 곡선의 오른쪽에서 가장 많은 데이터 점을 갖습니다. 이 곡선은 왼쪽에 꼬리가 더 길기 때문에 왼쪽으로 치우친다고합니다. 기울기 방향을 결정할 때 중요한 규칙은 평균 또는 중앙값의 위치보다는 꼬리의 길이를 고려하는 것입니다. 이는 왜도가 그래프의 해당 쪽을 향하여 곡선을 확장하는 가장 바깥 쪽 값으로 인해 발생하기 때문입니다.

비대칭 분포의 속성을 이해하는 것은 많은 통계 응용 프로그램에서 중요합니다. 많은 사람들은 데이터가 종 곡선 또는 정규 분포를 따른다고 가정하므로 그래프에 왜도가 없다고 가정합니다. 그러나 이러한 가정은 실제 분포에 대한 정보를 잘못 해석 할 수 있습니다.

비뚤어진 분포는 본질적으로 고르지 않으므로 표준 편차와 같은 표준 정규 패턴을 따르지 않습니다. 정규 분포에는 곡선의 양쪽에 적용되는 하나의 표준 편차가 포함되지만 기울어 진 분포는 곡선의 각 측면에 대해 서로 다른 표준 편차 값을 갖습니다. 이는 두 변이 서로의 거울상이 아니기 때문에 한 변을 묘사하는 방정식을 다른 변에 적용 할 수 없기 때문입니다. 꼬리가 긴 쪽의 표준 편차 값은 일반적으로 짧은 쪽의 꼬리와 비교할 때 해당 쪽의 데이터가 더 넓어지기 때문에 더 큽니다.