Izkliede pret šķībumu
Statistikā un varbūtību teorijā bieži vien sadalījumu atšķirības ir jāizsaka kvantitatīvi, lai salīdzinātu. Izkliede un šķībums ir divi statistikas jēdzieni, kuros sadalījuma forma tiek parādīta kvantitatīvā skalā.
Vairāk par dispersiju
Statistikā dispersija ir nejauša lieluma vai tā varbūtības sadalījuma variācija. Tas ir mērs, cik tālu datu punkti atrodas no centrālās vērtības. Lai to izteiktu kvantitatīvi, aprakstošajā statistikā tiek izmantoti izkliedes rādītāji.
Izkliede, standarta novirze un starpkvartiļu diapazons ir visbiežāk izmantotie dispersijas mēri.
Ja datu vērtībām ir noteikta vienība, skalas dēļ arī dispersijas mēriem var būt tādas pašas vienības. Starpdeciļu diapazons, diapazons, vidējā atšķirība, vidējā absolūtā novirze, vidējā absolūtā novirze un attāluma standartnovirze ir dispersijas mērījumi ar vienībām.
Turpretim ir dispersijas mēri, kuriem nav vienību, t.i., bezdimensijas. Variance, Variācijas koeficients, Kvartiles dispersijas koeficients un Relatīvā vidējā atšķirība ir dispersijas mēri bez vienībām.
Izkliedi sistēmā var izraisīt kļūdas, piemēram, instrumentālās un novērojumu kļūdas. Arī nejaušas variācijas pašā izlasē var izraisīt variācijas. Pirms citu datu kopas secinājumu izdarīšanas ir svarīgi iegūt kvantitatīvu priekšstatu par datu svārstībām.
Vairāk par šķībumu
Statistikā šķībums ir varbūtības sadalījumu asimetrijas mērs. Slīpums var būt pozitīvs vai negatīvs, vai arī dažos gadījumos tās vispār nav. To var uzskatīt arī par normālā sadalījuma novirzes mēru.
Ja šķībums ir pozitīvs, lielākā daļa datu punktu ir centrēti pa kreisi no līknes un labā puse ir garāka. Ja šķībums ir negatīvs, lielākā daļa datu punktu ir centrēti virzienā uz līknes labo pusi un kreisā aste ir diezgan gara. Ja šķībums ir nulle, tad populācija ir normāli sadalīta.
Normālā sadalījumā, ti, kad līkne ir simetriska, vidējai, mediānai un režīmam ir vienāda vērtība. Ja šķībums nav nulle, šī īpašība nav spēkā, un vidējam, režīmam un mediānai var būt atšķirīgas vērtības.
Pīrsona pirmais un otrais šķībuma koeficients parasti tiek izmantots sadalījumu šķībuma noteikšanai.
Pīrsona pirmā šķībuma kofeīcija=(vidējais – režīms) / (standarta novirze)
Pīrsona otrās slīpuma kofeīcija=3 (vidējais – režīms) / (satndard novirze)
Sensitīvākos gadījumos tiek izmantots pielāgots Fišera-Pīrsona standartizētais momenta koeficients.
G={n / (n-1) (n-2)} ∑i=1 ((y-ӯ)/s)3
Kāda ir atšķirība starp dispersiju un šķībumu?
Izkliede attiecas uz diapazonu, kurā tiek sadalīti datu punkti, un šķībums attiecas uz sadalījuma simetriju.
Gan izkliedes, gan šķībuma mēri ir aprakstoši mēri, un šķībuma koeficients norāda uz sadalījuma formu.
Izkliedes mērījumi tiek izmantoti, lai izprastu datu punktu diapazonu un nobīdi no vidējā, savukārt šķībums tiek izmantots, lai izprastu datu punktu variācijas tendenci noteiktā virzienā.
