Отрицательно асимметричное распределение

Определение распределения с отрицательным перекосом

Распределение с отрицательной асимметрией относится к типу распределения, при котором больше значений отображается в правой части графика, хвост распределения длиннее в левой части, а среднее значение ниже медианы и моды. Он может быть нулевым или отрицательным из-за отрицательного распределения данных.

Оглавление

Определение распределения с отрицательным перекосом

Объяснение

Распределения имеют большой разрыв, так как отрицательная сторона тяжелая. Например, данные содержат распределение доходов. Доход богатого класса намного выше, чем у низшего и среднего класса, поэтому в распределении доходов существует большой разрыв, что означает, что он будет выше среднего из-за большого разрыва. В распределении с отрицательной асимметрией левый хвост на графике длиннее. Он показывает неблагоприятные условия для любой нации, что означает огромное неравенство в распределении доходов, что может привести к отсталости нации в целом. Бедность, безработица и т. д. растут. В такой ситуации бедные становятся еще беднее, а богатые — еще богаче.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Примеры распределения с отрицательным перекосом

Как показано в приведенном выше примере, в распределении доходов существует большой разрыв, а хвост изгибается больше к левой стороне области графика, что отражает отрицательную асимметрию распределения.

Среднее = (Сумма всех чисел в данных) / n

Где n – количество выборок

=3000$ + 4000+5000 + 7000 + 7500+8500 + 23000 / 7
= 58 000 $/7
= 8 585 долларов (прибл.)

Среднее значение = (n+1)/2 значение

= (7 + 1 / 2) Значение
= 4-е значение
= 8000 долларов

Режим = Наибольшее значение = 35000 долларов США

Реальные примеры распределения с отрицательным перекосом

В крикете некоторые игроки набрали меньше среднего. Некоторые выходят на ноль, некоторые набирают очень низкие баллы, и только один или два игрока набирают самые высокие баллы, что может привести к победе команды. Тем не менее, распределение имеет отрицательный перекос, если мы видим результаты по игрокам.
Другой пример — университетские экзамены. Экзамены одинаковые, но некоторые из них не дают оценок, некоторые получают средние баллы, а некоторые дают высокий процент, что показывает, что данные имеют отрицательную асимметрию.
В США большинство людей относятся к группе со средним доходом, и очень немногие относятся к группе с высоким доходом. Следовательно, это свидетельствует о неравномерном распределении доходов. Следовательно, данные имеют отрицательную асимметрию.
Жизненный цикл человека также является примером распределения с отрицательной асимметрией, поскольку многие живут средней жизнью, некоторые живут очень мало, а некоторые живут очень долго.
Налоговый режим слаборазвитых стран и развивающихся стран также демонстрирует этот тип распределения, поскольку большинство людей платят средний или низкий подоходный налог. Напротив, лишь немногие платят очень высокие подоходные налоги. Это связано с неравным распределением доходов и богатства.

Интерпретация

Это показывает, что существует большой разрыв между доходами.
Это свидетельствует о неразвитости экономики.
Это говорит о бедности населения страны.
Это свидетельствует о несостоятельности государственных мер по распределению доходов.
Это свидетельствует о несовершенстве государственной политики.
Это отражает медленный рост страны.
Он отражает эксплуатацию труда или наличие дешевой рабочей силы. Следовательно, правительство должно принять меры для обеспечения прав рабочих.
Это свидетельствует о неустойчивом характере рынка.
Это признак слабости национальной валюты.
Это отражает убытки для инвесторов, следовательно, обескураживает инвестиции.

Центральная тенденция отрицательно асимметричного распределения

Центральная тенденция относится к среднему значению распределения. Среднее значение относится к математическому среднему, рассчитанному для двух или более значений. В основном есть два способа: среднее арифметическое, когда все числа складываются и делятся на их веса, и среднее геометрическое, когда мы умножаем числа вместе, берем корень N и вычитаем из него единицу. Подробнее, медианаМедианаФормула медианы в статистике используется для определения среднего числа в наборе данных, расположенном в порядке возрастания. Медиана = {(n+1)/2}больше нити и режим. В случае нормально искаженных данных среднее значение, медиана и мода равны, что показывает равное распределение дохода и богатства и положительную роль усилий правительства и развития экономики.

В положительно асимметричном распределенииПоложительно асимметричное распределениеПоложительно асимметричное распределение — это распределение, в котором среднее значение, медиана и мода положительны, а не отрицательны или равны нулю. Распределение данных более сконцентрировано на одной стороне шкалы, с длинным хвостом справа. Подробнее, в стране благоприятные условия, так как большая часть населения принадлежит к одной группе, и очень немногие группы населения отличаются от толпы. В положительно асимметричном распределении среднее значение, медиана и мода являются положительными. В этом случае среднее значение больше медианы, а медиана больше моды.

В то время как в распределении с отрицательной асимметрией данные показывают неравное распределение, центральная тенденция показывает, как показано ниже:

Режим > Медиана > Среднее.

Медиана — это среднее значение, а мода — наивысшее. Но из-за неравномерного распределения медиана будет выше среднего.