Diferencia entre dispersión y asimetría

El grado de variaciones a menudo se expresa en términos de datos numéricos para el único propósito de comparación en la teoría y análisis estadísticos. Normalmente calculamos una sola figura para representar el conjunto completo de datos, que se denomina "promedio". Sin embargo, no especifica ninguna forma particular de determinar la composición de la serie. Debido a lo cual se requieren medidas adicionales para iluminarnos sobre cómo los elementos varían entre sí o alrededor del promedio. Para comprender los conceptos muy detallados de análisis cuantitativo en estadísticas, utilizamos medidas de dispersión y asimetría. La dispersión es una medida de rango de distribución alrededor de la ubicación central, mientras que la asimetría es una medida de asimetría en una distribución estadística.

Que es la dispersión?

En las estadísticas, la dispersión es una medida de cómo se distribuyen los datos, lo que significa que especifica cómo los valores dentro de un conjunto de datos difieren entre sí en tamaño. Es el rango al que se extiende una distribución estadística alrededor de un punto central. Determina principalmente la variabilidad de los elementos de un conjunto de datos alrededor de su punto central. En pocas palabras, mide el grado de variabilidad en torno al valor medio. Las medidas de dispersión son importantes para determinar la propagación de datos en torno a una medida de ubicación. Por ejemplo, la varianza es una medida estándar de dispersión que especifica cómo se distribuyen los datos sobre la media. Otras medidas de dispersión son el rango y la desviación promedio.

Que es asimetría?

La asimetría es una medida de asimetría de distribución sobre cierto punto. Una distribución puede ser ligeramente asimétrica, fuertemente asimétrica o simétrica. La medida de la asimetría de una distribución se calcula utilizando la asimetría. En caso de una asimetría positiva, se dice que la distribución es sesgada derecha y cuando la asimetría es negativa, se dice que la distribución es sesgada de izquierda. Si la asimetría es cero, la distribución es simétrica. La asimetría se mide sobre la base de la media, mediana y el modo. El valor de la asimetría puede ser positivo, negativo o indefinido dependiendo de si los puntos de datos están sesgados a la izquierda o sesgados a la derecha.

Diferencia entre dispersión y asimetría

1. Definición de dispersión vs. Oblicuidad

En términos estadísticos y teoría de probabilidad, la dispersión es el tamaño del rango de valores para una variable aleatoria o su distribución de probabilidad. Describe un rango al que se estira o se extiende una distribución. En pocas palabras, es una medida estudiar la variabilidad de los elementos. La asimetría, por otro lado, es una medida de la asimetría en una distribución estadística de una variable aleatoria sobre su media. El valor de la asimetría puede ser positivo y negativo, o a veces indefinido. En pocas palabras, se dice que las distribuciones asimétricas están sesgadas

2. Medidas de dispersión vs. Oblicuidad

Las medidas de dispersión significan la medida en que las variaciones no están equilibradas de su valor central. Más precisamente, mide el grado de variabilidad en el valor de una variable alrededor del valor medio. La dispersión indica la propagación de los datos. Las medidas de asimetría significan cuán asimétrica es la distribución y determina si los puntos de datos están sesgados hacia la derecha o hacia la izquierda. Si se dice que la distribución está sesgada hacia la izquierda, entonces el valor es negativo y el valor es positivo si la distribución está sesgada a la derecha.

3. Cálculo de dispersión vs. Oblicuidad

La dispersión se calcula sobre la base de cierto promedio. Es un cálculo estadístico que mide el grado de variación y hay muchas formas diferentes de calcular la dispersión, pero los dos más comunes son la desviación de rango y promedio. El rango es la diferencia entre los valores más grandes y más pequeños en un conjunto de datos, mientras que la desviación promedio es el promedio de los valores absolutos de las desviaciones de los valores funcionales desde un punto central. La asimetría, por otro lado, se calcula sobre la base de la media, mediana y modo. Si la media es mayor que el modo, tiene un sesgo positivo y en caso de que la media sea menor que el modo, tiene un sesgo negativo. Además, la distribución tiene un sesgo cero en caso de una distribución simétrica.

4. Aplicaciones de dispersión vs. Oblicuidad

La dispersión se usa principalmente para describir la relación entre un conjunto de datos y determinar el grado de variación de los valores de los datos de su valor promedio. La dispersión estadística se puede utilizar para otros métodos estadísticos, como el análisis de regresión, que es un proceso utilizado para comprender la relación entre las variables. También se puede utilizar para probar la fiabilidad del promedio. La asimetría, por otro lado, trata la naturaleza de la distribución en un conjunto de datos. Es extremadamente útil cuando se trata de análisis económico en el sector financiero que involucra un gran conjunto de datos como rendimientos de activos, precios de acciones, etc.

Dispersión vs. Asimetría: tabla de comparación

Resumen de dispersión vs. Oblicuidad

Ambos son los términos más comunes utilizados en el análisis estadístico y la teoría de la probabilidad para caracterizar un conjunto de datos que involucra una gran masa de datos numéricos. La dispersión es una medida para calcular la variabilidad en los datos o para estudiar las variaciones de los datos entre ellos o alrededor de su promedio. Se trata principalmente de la distribución de valores de datos en un conjunto alrededor de su punto central. Se puede medir de varias maneras, del rango y la desviación promedio son los más comunes. La asimetría se usa para medir la asimetría de la distribución normal en un conjunto de datos, lo que significa el grado en que la distribución no está equilibrada alrededor de la media.