Co to jest wypaczony dystrybucja?

Rozkład wypaczony odnosi się do rozkładu prawdopodobieństwa, który ma charakter nierównomierny i asymetryczny. W przeciwieństwie do standardowego rozkładu normalnego, który przypomina krzywą dzwonową, wypaczone rozkłady są przesunięte na jedną stronę, posiadając dłuższy ogon po jednej stronie w stosunku do drugiej strony mediany. Druga strona krzywej będzie miał skupiony szczyt wartości, w których występuje większość punktów danych. Ten rodzaj krzywej dystrybucji jest zwykle klasyfikowany jako posiadający dodatnie skośne lub ujemne skoś, w zależności od kierunku przesunięcia krzywej.

Ogólnie rzecz biorąc, mówi się, że rozkład wypaczony ma dodatnie szachowe, jeśli ogon krzywej jest dłuższy po prawej stronie w porównaniu z lewą stroną. Ten wypaczony rozkład jest również określany jako wypaczony w prawo, ponieważ prawa strona ma szersze rozszerzenie punktów danych. Pozytywne krzywe skośne mają największą liczbę wartości w kierunku lewej strony krzywej.

Natomiast, negatywnie wypaczone disTributy mają najwięcej punktów danych po prawej stronie krzywej. Krzywe te mają dłuższe ogony po lewej stronie, więc mówi się, że są wypaczone w lewo. Ważną zasadą określania kierunku skośnego jest rozważenie długości ogona, a nie położenie średniej lub mediany. Wynika to z faktu, że skoś jest ostatecznie spowodowany najdalszymi wartościami, które rozciągają krzywą w kierunku tej strony wykresu.

Zrozumienie właściwości dystrybucji wypaczenia jest ważne w wielu zastosowaniach statystycznych. Wiele osób zakłada, że ​​dane są zgodne z krzywą dzwonową lub normalną rozkładem, więc zakładają również, że wykres ma zerową skośność. Te założenia mogą jednak doprowadzić ich do błędnej interpretacji informacji o rzeczywistej dystrybucji.

Rozkład wypaczony ma z natury nierównomierny charakter, więc nie będzie przestrzegać standardowych normalnych wzorów, takich jak standardowe deviAtion. Normalne rozkłady obejmują jedno odchylenie standardowe, które dotyczy obu stron krzywej, ale wypaczone rozkłady będą miały różne wartości odchylenia standardowego dla każdej strony krzywej. Wynika to z faktu, że dwie strony nie są lustrzanymi obrazami, więc równań opisujących jedną stronę nie można zastosować do drugiej. Wartość odchylenia standardowego jest na ogół większa dla boku z dłuższym ogonem, ponieważ po tej stronie występuje szerszy rozkład danych w porównaniu z krótszym ogonem.