Diferencias entre asimetría y curtosis

Oblicuidad, En términos básicos, implica fuera del centro, también lo hace en estadísticas, significa falta de simetría. Con la ayuda de la asimetría, se puede identificar la forma de la distribución de datos. Curtosis, Por otro lado, se refiere a la puntuación de un pico en la curva de distribución. La principal diferencia entre la asimetría y la curtosis es que las primeras hablan del grado de simetría, mientras que el segundo habla del grado de máximo, en la distribución de frecuencia.

Los datos se pueden distribuir de muchas maneras, como extender más a la izquierda o a la derecha o una propagación de manera uniforme. Cuando los datos se dispersan uniformemente en el punto central, se le llamó distribución normal. Es perfectamente simétrica, curva en forma de campana, yo.mi. Ambos lados son iguales, por lo que no está sesgado. Aquí los tres significan, mediana y el modo se encuentran en un punto.

La asimetría y la curtosis son las dos características importantes de la distribución que se estudian en estadísticas descriptivas. Para comprender aún más la comprensión de estos dos conceptos, echemos un vistazo al artículo que se detalla a continuación.

Contenido: asimetría vs curtosis

1. Cuadro comparativo
2. Definición
3. Diferencias clave
4. Conclusión

Cuadro comparativo

Definición de asimetría

El término 'sesgo' se usa para significar la ausencia de simetría de la media del conjunto de datos. Es característico de la desviación de la media, para ser mayor en un lado que el otro, yo.mi. atributo de la distribución que tiene una cola más pesada que la otra. La asimetría se usa para indicar la forma de la distribución de datos.

En una distribución sesgada, la curva se extiende al lado izquierdo o derecho. Entonces, cuando la gráfica se extiende hacia el lado derecho más, denota una asimetría positiva, en la que el modo < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.

Definición de curtosis

En estadísticas, la curtosis se define como el parámetro de nitidez relativa del pico de la curva de distribución de probabilidad. Determina la forma en que las observaciones se agrupan alrededor del centro de la distribución. Se utiliza para indicar la planitud o su punto máximo de la curva de distribución de frecuencia y mide las colas o valores atípicos de la distribución.

La curtosis positiva representa que la distribución tiene más máximo que la distribución normal, mientras que la curtosis negativa muestra que la distribución está menos máxima que la distribución normal. Hay tres tipos de distribuciones:

• Leptokurtico: Alcanzó su punto máximo con colas grasas y menos variable.
• Mesocurtico: Medium pico
• Platykurtic: Peak más plano y altamente disperso.

Diferencias clave entre asimetría y curtosis

Los puntos presentados a usted explican las diferencias fundamentales entre asimetría y curtosis:

1. La característica de una distribución de frecuencia que determina su simetría sobre la media se llama asimetría. Por otro lado, la curtosis significa la relativa punzada de la curva de campana estándar, definida por la distribución de frecuencia.
2. La asimetría es una medida del grado de desigualidad en la distribución de frecuencia. Por el contrario, la curtosis es una medida de grado de cola en la distribución de frecuencia.
3. La asimetría es un indicador de falta de simetría, yo.mi. Los lados izquierdo y derecho de la curva son desiguales, con respecto al punto central. Con respecto a esto, la curtosis es una medida de los datos, que tiene pico o plano, con respecto a la distribución de probabilidad.
4. La asimetría muestra cuánto y en qué dirección, los valores se desvían de la media? En contraste, la curtosis explica qué tan alto y agudo es el pico central?

Conclusión

Para una distribución normal, el valor de la estadística de asimetría y curtosis es cero. El quid de la distribución es que, en asimetría, la gráfica de la distribución de probabilidad se estira a ambos lados. Por otro lado, la curtosis identifica el camino; Los valores se agrupan alrededor del punto central en la distribución de frecuencia.