መበታተን vs skewness
በስታቲስቲክስ እና ፕሮባቢሊቲ ንድፈ ሃሳብ፣ ብዙውን ጊዜ የስርጭቶች ልዩነት ለንፅፅር ዓላማ በቁጥር መገለጽ አለበት። መበታተን እና ማዛባት የስርጭቱ ቅርፅ በቁጥር የሚቀርብባቸው ሁለት እስታቲስቲካዊ ፅንሰ ሀሳቦች ናቸው።
ተጨማሪ ስለ ስርጭት
በስታቲስቲክስ ውስጥ፣ ስርጭቱ የዘፈቀደ ተለዋዋጭ ልዩነት ወይም የእሱ ዕድል ስርጭት ነው። የመረጃ ነጥቦቹ ከማዕከላዊ እሴት ምን ያህል እንደሚርቁ የሚያሳይ መለኪያ ነው። ይህንን በመጠን ለመግለፅ፣የመበታተን መለኪያዎች በገላጭ ስታስቲክስ ጥቅም ላይ ይውላሉ።
Variance፣ Standard Deviation እና Inter-quartile በብዛት በብዛት ጥቅም ላይ የሚውሉት የስርጭት መለኪያዎች ናቸው።
የመረጃ እሴቶቹ የተወሰነ አሃድ ካላቸው፣በሚዛኑ ምክንያት፣የስርጭት መለኪያዎችም ተመሳሳይ አሃዶች ሊኖራቸው ይችላል። የተከፋፈለ ክልል፣ ክልል፣ አማካኝ ልዩነት፣ አማካኝ ፍፁም መዛባት፣ አማካኝ ፍፁም መዛባት፣ እና የርቀት መደበኛ መዛባት ከክፍል ጋር የመበተን መለኪያዎች ናቸው።
በአንጻሩ፣ ምንም አሃዶች የሌላቸው፣ ማለትም ልኬት የሌላቸው የመበታተን መለኪያዎች አሉ። ልዩነት፣ Coefficient ofvariation፣ Quartile Coefficient of disperssion እና Relative አማካኝ ልዩነት ምንም አሃዶች የሌሉበት የተበታተነ መለኪያዎች ናቸው።
በስርአት ውስጥ መበታተን ከስህተቶች ሊመነጭ ይችላል፣እንደ የመሳሪያ እና የእይታ ስህተቶች። እንዲሁም በናሙናው ውስጥ ያሉ የዘፈቀደ ልዩነቶች ልዩነቶችን ሊያስከትሉ ይችላሉ። ከውሂብ ስብስቡ ሌሎች ድምዳሜዎችን ከማድረግዎ በፊት ስለ የውሂብ ልዩነት መጠናዊ ሀሳብ መያዝ አስፈላጊ ነው።
ተጨማሪ ስለ Skewness
በስታቲስቲክስ ውስጥ፣ ቅልብጭነት የፕሮባቢሊቲ ስርጭቶች አለመመጣጠን መለኪያ ነው። ማጭበርበር አዎንታዊ ወይም አሉታዊ ሊሆን ይችላል, ወይም በአንዳንድ ሁኔታዎች ላይኖር ይችላል. ከመደበኛ ስርጭት እንደ ማካካሻ መለኪያ ተደርጎ ሊወሰድ ይችላል።
ማዛባቱ አዎንታዊ ከሆነ፣ አብዛኛው የመረጃ ነጥቦቹ ወደ ኩርባው ግራ ያማከለ እና የቀኝ ጅራት ይረዝማል። ማዛባቱ አሉታዊ ከሆነ፣ የዳታ ነጥቦቹ አብዛኛው በኩርባው በስተቀኝ ላይ ያተኮረ ሲሆን የግራ ጅራቱም ረጅም ነው። ማዛባቱ ዜሮ ከሆነ ህዝቡ በመደበኛነት ይሰራጫል።
በመደበኛ ስርጭት፣ ያ ማለት ኩርባው ሲሜትሪክ፣ አማካኝ፣ ሚዲያን እና ሁነታ ተመሳሳይ ዋጋ አላቸው። ማዛባቱ ዜሮ ካልሆነ፣ ይህ ንብረት አይይዝም፣ እና አማካኙ፣ ሁነታ እና ሚዲያን የተለያዩ እሴቶች ሊኖራቸው ይችላል።
የፔርሰን የመጀመሪያ እና ሁለተኛ የውድቀት መለኪያዎች በተለምዶ የስርጭቱን ውጣ ውረድ ለመወሰን ያገለግላሉ።
የፔርሰን የመጀመሪያ skewness coffeicent=(አማካይ - ሁነታ) / (መደበኛ መዛባት)
የፔርሰን ሁለተኛ skewness coffeicent=3(አማካይ - ሁነታ) / (ሳትንደርድ መዛባት)
በይበልጥ ሚስጥራዊነት ባላቸው ጉዳዮች የተስተካከለ ፊሸር-ፒርሰን ደረጃውን የጠበቀ ቅጽበት ኮፊሸን ጥቅም ላይ ይውላል።
G={n / (n-1)(n-2)} ∑i=1 ((y-ӯ))/ሰ)3
በመበታተን እና በመሳሳት መካከል ያለው ልዩነት ምንድን ነው?
ስርጭቱ የውሂብ ነጥቦቹ የሚከፋፈሉበት ክልልን ይመለከታል፣ እና ውሸቱ የስርጭቱን ሲሜት የሚመለከት ነው።
ሁለቱም የመበታተን እና የመዛባት መለኪያዎች ገላጭ መለኪያዎች ናቸው እና የተዛባነት ቅንጅት የስርጭቱን ቅርፅ ያሳያል።
የስርጭት መለኪያዎች የመረጃ ነጥቦቹን ወሰን ለመረዳት እና ከአማካኙ ለማካካስ ይጠቅማሉ፣ skewness ደግሞ የውሂብ ነጥቦችን ወደ አንድ አቅጣጫ የመቀየር ዝንባሌን ለመረዳት ይጠቅማል።
