Dalam statistik numerik, untuk tujuan tunggal membandingkan teori matematika dan interpretasi, tingkat heterogenitas juga ditampilkan. Biasanya, satu statistik dihitung sebagai keseluruhan kumpulan data, yang dikenal sebagai "rata-rata". Namun, tidak ada metode khusus yang ditentukan untuk menentukan komposisi seri. Itu membutuhkan langkah-langkah tambahan untuk mengklarifikasi bagaimana hal-hal berbeda secara rata-rata atau di antara mereka.
Kami menggunakan pengukuran dispersi dan kemiringan untuk menjelaskan prinsip-prinsip yang sangat rinci dari analisis kuantitatif statistik. Dispersi adalah ukuran jangkauan distribusi di seluruh titik pusat. Jadi asimetri dalam distribusi statistik diukur dengan kemiringan.
Dispersi vs Kemiringan
Perbedaan antara dispersi dan skewness adalah bahwa dispersi adalah metrik untuk perhitungan ketidakpastian dalam data atau analisis dan sejauh mana distribusi tidak seimbang di seluruh media diukur dengan skewness. Mereka adalah terminologi paling umum yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang terdiri dari sejumlah besar data komputasi dalam analisis matematis dan teori probabilitas.
Dispersi adalah konsep matematika yang merepresentasikan skala distribusi nilai-nilai yang diprediksi untuk variabel tertentu yang dapat ditentukan oleh spektrum, varians, dan standar deviasi dari berbagai statistik. Hamburan umumnya berlaku untuk spektrum potensi pengembalian investasi di bidang keuangan dan investasi. Risiko implisit dalam portofolio keamanan atau investasi tertentu juga dapat diukur.
Skewness mengacu pada penyimpangan atau asimetri, yang merupakan urutan data yang berbeda dari kurva lonceng simetris atau distribusi reguler. Diasumsikan bengkok apakah kurva dipindahkan ke kiri atau ke kanan. Skewness dapat diukur sebagai sejauh mana distribusi berbeda dari rata-rata.
Tabel Perbandingan Antara Dispersi dan Skewness
| Parameter Perbandingan | Penyebaran | Kecondongan |
| Mendefinisikan | Dispersi adalah besarnya himpunan nilai atau distribusi variabel acak. Ini mendefinisikan spektrum yang memperluas atau memperluas distribusi. | Skewness adalah ukuran asimetri dari variabel acak di sekitar rata-rata distribusi statistik. Atribut skewness bisa positif atau negatif, atau bisa juga tidak diketahui. |
| Perhitungan | Dispersi berdasarkan rata-rata tertentu ditentukan. | Kemiringan berdasarkan media, median, dan modus ditentukan. |
| Pengukuran | Metrik dispersi berarti sejauh mana perbedaan tidak selaras dengan nilai fundamentalnya. | Langkah-langkah skewing adalah sifat distribusi yang asimetris dan skewing titik-titik data ke kanan atau ke kiri. |
| Aplikasi | Dispersi digunakan terutama untuk mengkarakterisasi hubungan antara kumpulan data dan menilai sejauh mana nilai data bervariasi dari nilai rata-ratanya. | Skewness berkaitan dengan esensi diseminasi dari serangkaian hasil. |
| Alam | Distribusi kepentingan dari nilai utama | Seri simetris atau asimetris. |
Apa itu Dispersi?
Dalam matematika, dispersi mengukur bagaimana data didistribusikan, yang menunjukkan bagaimana nilai-nilai bervariasi dalam ukuran dalam kumpulan data. Ini adalah area di mana distribusi statistik didistribusikan. Heterogenitas objek dalam pengumpulan data di sekitar titik pusat ditentukan secara khusus. Sederhananya, tingkat ketidakpastian tentang nilai rata-rata diukur.
Pengukuran dispersi sangat penting untuk menentukan distribusi data di sekitar pengukuran posisi. Varians, misalnya, adalah ukuran dispersi normal yang menentukan bagaimana data tentang mean menyebar. Rentang dan deviasi rata-rata adalah indikator dispersi lainnya.
Dispersi adalah keajaiban numerik yang membahas ukuran sirkulasi indikator untuk variabel tertentu yang dapat ditentukan oleh pengukuran yang berbeda dengan kontinum, fluktuasi dan standar deviasi. Penyebarannya secara komprehensif menyinggung ruang lingkup keuntungan masa depan dari minat pada uang dan usaha. Juga akan ada perkiraan bahaya yang disimpulkan dalam portofolio keamanan atau spekulasi apa pun.
Apa itu Skewness?
Skewness adalah tentang titik tertentu, representasi dari asimetri distribusi. Distribusi yang sedikit asimetris, asimetris kuat, atau simetris dapat terjadi. Skewness digunakan untuk menghitung ukuran asimetri distribusi. Distribusi dikatakan persegi panjang jika terjadi kemiringan positif, dan distribusi dikatakan miring ke kiri jika kemiringannya negatif.
Distribusinya simetris jika kemiringannya negatif. Mean, median, dan mode digunakan untuk menghitung skewness. Berdasarkan jika titik data miring ke kiri atau ke kanan, kemiringannya bisa positif, negatif, atau tidak diketahui. Misalnya, distribusi reguler memiliki kemiringan nol, sedangkan distribusi lognormal akan memiliki derajat kemiringan kanan tertentu.
Kemiringan mengacu pada penyimpangan atau ketidakrataan, yang merupakan urutan informasi yang unik dalam kaitannya dengan tikungan genap atau alat angkut biasa. Diperkirakan membungkuk apakah tikungan dipindahkan ke satu sisi atau ke kanan. Skewness dapat diukur sebagai seberapa besar alokasi bervariasi dari normal.
Perbedaan Utama Antara Dispersi dan Kemiringan
Kesimpulan
Mereka adalah terminologi paling umum yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang terdiri dari sejumlah besar data komputasi dalam analisis matematis dan teori probabilitas. Dispersi adalah metrik untuk perhitungan ketidakpastian dalam data atau analisis di dalam atau di sekitar varians rata-rata data. Ini terutama berfokus pada koleksi di sekitar titik pusatnya pada distribusi nilai data.
Rentang dan deviasi rata-rata ini dapat dihitung dengan banyak cara. Dalam pengumpulan data, asimetri dari distribusi reguler dan sejauh mana distribusi tidak seimbang di seluruh media diukur dengan skewness.
