asimetria

Ce este Skewness?

Skewness se referă la distorsiune sau asimetrie într-o curbă de clopot simetrică, sau distribuție normală, într-un set de date. Dacă curba este deplasată spre stânga sau spre dreapta, se spune că este înclinată. Greutatea poate fi cuantificată ca reprezentare a măsurii în care o distribuție dată diferă de la o distribuție normală. O distribuție normală are o înclinare de zero, în timp ce o distribuție lognormală, de exemplu, ar prezenta un anumit grad de dreapta.

Cele trei distribuții de probabilitate prezentate mai jos sunt înclinate pozitiv (sau înclinate spre dreapta) într-un grad în creștere. Distribuțiile înclinate negativ sunt cunoscute și sub denumirea de distribuții înclinate la stânga. Greutatea este folosită împreună cu kurtosis pentru a evalua mai bine probabilitatea ca evenimentele să cadă în cozile unei distribuții a probabilității.

Cheie de luat cu cheie

• Degajarea, în statistici, este gradul de distorsiune de la curba clopotului simetric într-o distribuție a probabilității.
• Distribuțiile pot prezenta o ușurință dreaptă (pozitivă) sau o ușurință stângă (negativă) într-un grad diferit.
• Investitorii remarcă slăbiciunea atunci când judecă o distribuție a returului, deoarece, ca și kurtosis, consideră extremele setului de date, mai degrabă decât să se concentreze doar pe medie.

Explicând senzatia

În afară de variația pozitivă și negativă, despre distribuții se poate spune că au zero sau nedefinite. În curba unei distribuții, datele din partea dreaptă a curbei pot conica diferit de datele din partea stângă. Aceste conice sunt cunoscute sub numele de „cozi”. Dispozitiv negativ se referă la o coadă mai lungă sau mai grasă în partea stângă a distribuției, în timp ce oblicul pozitiv se referă la o coadă mai lungă sau mai grasă din dreapta.

Media datelor obținute pozitiv va fi mai mare decât mediana. Într-o distribuție negată negativ, este exact exact opusul: media datelor înclinate negativ va fi mai mică decât mediana. Dacă graficul de date este simetric, distribuția are o înclinare zero, indiferent de cât de lungă sau de grăsime sunt cozile.

Există mai multe moduri de a măsura înclinația. Primul și al doilea coeficient de simțire al lui Pearson sunt doi comuni. Primul coeficient de neclaritate al lui Pearson sau înclinarea modului Pearson scade modul din medie și împarte diferența la abaterea standard. Al doilea coeficient de neclaritate al lui Pearson sau înclinarea mediană a lui Pearson, scade mediana de la medie, înmulțește diferența cu trei și împarte produsul la abaterea standard.

Formulele de simțire ale lui Pearson sunt:

Unde:

• Sk ₁ este primul coeficient de pearson al lui Pearson și al doilea Sk ₂ ;
• s este abaterea standard pentru eșantion;
• x̄ este valoarea medie;
• Mo este valoarea modală (modul); și
• Md este valoarea mediană.

Primul coeficient de neclaritate al lui Pearson este util dacă datele prezintă un mod puternic. Dacă datele au un mod slab sau mai multe moduri, cel de-al doilea coeficient al lui Pearson poate fi de preferat, deoarece nu se bazează pe modul, ca măsură a tendinței centrale.

00:58

Ce este năprasnicia ">

Ce vă spune neclaritatea?

Investitorii remarcă slăbiciunea atunci când judecă o distribuție a returului, deoarece, ca și kurtosis, consideră extremele setului de date, mai degrabă decât să se concentreze doar pe medie. Investitorii pe termen scurt și mediu, în special, trebuie să se uite la extreme, deoarece sunt mai puțin susceptibili să dețină o poziție suficient de lungă pentru a fi siguri că media își va rezolva singur.

Investitorii folosesc în mod obișnuit abaterea standard pentru a prezice randamentele viitoare, dar abaterea standard presupune o distribuție normală. Deoarece puține distribuții de retur se apropie de normal, netezimea este o măsură mai bună pe care să se bazeze predicțiile de performanță. Acest lucru se datorează riscului de simțire.

Riscul de netezime este riscul crescut de apariție a unui punct de date cu o înclinare mare într-o distribuție inclinată. Multe modele financiare care încearcă să prezică performanța viitoare a unui activ presupun o distribuție normală, în care măsurile de tendință centrală sunt egale. Dacă datele sunt înclinate, acest tip de model va subestima riscul de înclinație în previziunile sale. Cu cât datele sunt mai degrabă, cu atât va fi mai puțin exact acest model financiar.

Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.

Termeni înrudiți

Distribuție normală Distribuția normală este o distribuție continuă a probabilității în care valorile se află într-o manieră simetrică situată mai ales în jurul valorii medii. mai mult Platykurtosis Platyurtoza este un termen statistic care se referă la planeitatea relativă a unei distribuții a probabilităților. mai mult Sunarea curbei clopotului O curbă de clopot este cel mai frecvent tip de distribuție pentru o variabilă și, prin urmare, este considerată a fi o distribuție normală. Termenul "curbă de clopot" provine din faptul că graficul folosit pentru a descrie o distribuție normală este format dintr-o linie în formă de clopot. mai mult Riscul de coadă în investiții Riscul de coadă este riscul de portofoliu care apare atunci când posibilitatea unei investiții va muta mai mult de trei abateri standard de la medie este mai mare decât ceea ce se arată într-o distribuție normală. mai mult Distribuție simetrică Distribuția simetrică este evidentă când valorile variabilelor apar la un interval regulat. În plus, media, modul și modul apar în același punct. mai mult Kurtosis Kurtosis este o măsură statistică utilizată pentru a descrie distribuția datelor observate în jurul mediei. Este uneori denumită „volatilitatea volatilității”. mai multe link-uri partenere