асимметрия

Асимметрия Значение

Асимметрия описывает, насколько распределение статистических данных асимметрично нормальному распределению, при котором распределение делится поровну с каждой стороны. Если распределение не является симметричным или нормальным, оно асимметрично, т. е. частотное распределение асимметрично влево или вправо.

Оглавление

• Асимметрия Значение
  • Типы асимметрии
  • Формула
  • Пример асимметрии
  • Преимущества
  • Недостатки
  • Важность
  • Заключение
  • Рекомендуемые статьи

Типы асимметрии

Если распределение симметрично, оно имеет асимметрию 0 и его среднее значение = медиана = мода.

Итак, в основном, есть два типа:

• Положительный: Распределение имеет положительную асимметриюРаспределение имеет положительную асимметриюРаспределение с положительной асимметрией — это распределение, в котором среднее значение, медиана и мода являются положительными, а не отрицательными или нулевыми. Распределение данных более сконцентрировано на одной стороне шкалы, с длинным хвостом справа. Подробнее, когда большая часть частоты распределения находится на правой стороне и имеет более длинный и толстый правый хвост, где среднее > медиана > мода .

• Отрицательный: Распределение имеет отрицательную асимметрию, когда большая часть частоты распределения лежит на левой стороне и имеет более длинный и толстый левый хвост. Где среднее значение распределения < медиана < мода.

Формула

Формула асимметрии Формула асимметрии Формула асимметрии Формула асимметрии помогает определить распределение вероятностей заданного набора переменных. На основании статистической формулы асимметрия может быть положительной, отрицательной или неопределенной. Асимметрия = ∑Ni (Xi – X)3 / (N-1) * σ3 подробнее представлено ниже –

Пример асимметрии

Чтобы понять эту концепцию более подробно, давайте рассмотрим следующий пример:
.free_excel_div{фон:#d9d9d9;размер шрифта:16px;радиус границы:7px;позиция:относительная;margin:30px;padding:25px 25px 25px 45px}.free_excel_div:before{content:””;фон:url(центр центр без повтора #207245;ширина:70px;высота:70px;позиция:абсолютная;верх:50%;margin-top:-35px;слева:-35px;граница:5px сплошная #fff;граница-радиус:50%}

Вы можете скачать этот шаблон Excel для асимметрии здесь – Шаблон Excel с асимметриейВ колледже управления XYZ 30 студентов последнего курса рассматривают возможность трудоустройства в исследовательскую фирму QPR, и их вознаграждение зависит от академической успеваемости студента и его прошлого опыта работы. Ниже приведены данные о вознаграждении студента в исследовательской фирме PQR.

Решение

Используйте следующие данные:

Расчет среднего распределения

• = (400$*12+500$*8+700$*5+850$*3+1000$*2)/30
• Среднее распределение = 561,67

Расчет стандартного отклонения

• Стандартное отклонение = √{(Сумма квадрата отклонения * Количество студентов)/N}.
• Стандартное отклонение = 189,16

Расчет асимметрии можно выполнить следующим образом:

• Асимметрия: (сумма куба отклонения)/(N-1) * куб стандартного отклонения.
• = (106374650,07) / (29 * 6768161,24)
• = 0,54

Следовательно, значение 0,54 говорит нам о том, что данные распределения отклоняются от нормального распределения.

Преимущества

• Асимметрия лучше подходит для измерения доходности инвестиций.
• Инвестор использует его при анализе набора данных, поскольку он учитывает экстремум распределения.
• Это широко используемый инструмент в статистике, поскольку он помогает понять, насколько данные отличаются от нормального распределения.

Недостатки

• Асимметрия варьируется от отрицательной до положительной бесконечности. Иногда инвестору трудно предсказать тенденцию в наборе данных.
• Аналитик прогнозирует будущую производительность актива, используя финансовую модель, которая обычно предполагает, что данные распределяются нормально. Но, если распределение данных искажается, эта модель не будет отражать фактический результат в своем предположении.

Важность

Статистика играет важную роль, когда распределение данных не является нормальным. Экстремальные точки данных в наборе данных могут привести к перекосу распределения данных влево (крайние данные в наборе данных меньше, что искажает набор данных в отрицательную сторону, что приводит к среднему<среднему<моду) или к перекосу вправо (т.е. , экстремальные данные больше, эти асимметричные данные задаются положительными, что приводит к среднему> среднему> моде). Это помогает инвестору с краткосрочным периодом владения анализировать данные, чтобы определить тенденцию, падающую в конце распределения.

Заключение

Асимметрия — это то, насколько набор данных отклоняется от своего нормального распределения. Большее отрицательное значение в наборе данных означает, что распределение имеет отрицательную асимметрию, а большее положительное значение в наборе данных означает, что распределение положительное. Это хороший статистический показатель, который помогает инвестору прогнозировать доходность распределения.

Рекомендуемые статьи

Эта статья была руководством по асимметрии и ее значению. Здесь мы обсудим, как рассчитать асимметрию, а также ее расчет и пример. Здесь мы также обсудим его преимущества, недостатки и важность. Вы также можете ознакомиться со следующими статьями: –

• Нормальное распределение в статистике
• Режим в Excel
• Вычислить стандартную ошибку
• Распределение Пуассона Excel