Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục)

Bài viết Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) thuộc chủ đề về Giải Đáp Câu Hỏi đang được rất nhiều bạn lưu tâm đúng không nào !! Hôm nay, Hãy cùng sotaythongthai.vn tìm hiểu Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) trong bài viết hôm nay nha !

Các bạn đang xem bài viết : “Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục)”

Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) | Sự khác biệt giữa các đối tượng, từ và thuật ngữ tương tự.

Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) | Sự khác biệt giữa các đối tượng, từ và thuật ngữ tương tự.Skewness, trong điều kiện cơ bản, ngụ ý ngoài trung tâm, trong thống kê cũng vậy, điều đó có nghĩa là thiếu tính đối xứng. Với sự giúp đỡ của độ lệch, người ta khả năng xác định hình dạng của phân phối dữ liệu. Kurtosis, mặt khác, nói đến độ nhọn của một đỉnh trong đường cong phân phối. Sự khác biệt chính giữa độ lệch và kurtosis là các cuộc thảo luận trước đây về mức độ đối xứng, trong khi các cuộc thảo luận sau về mức độ đạt đỉnh, trong phân phối tần số.

Dữ liệu khả năng được phân phối theo nhiều cách, như trải rộng hơn ở bên trái hoặc bên phải hoặc trải đều. Khi dữ liệu được phân tán đồng đều tại điểm trung tâm, nó được gọi là Phân phối chuẩn. Nó là đối xứng hoàn hảo, đường cong hình chuông, tức là cả hai bên đều bằng nhau, và vì thế nó không bị lệch. Ở đây tất cả ba trung bình, trung bình và chế độ nằm ở một điểm.

Skewness và Kurtosis là hai đặc điểm quan trọng của phân phối được thống kê trong thống kê mô tả. Để hiểu rõ hơn về sự hiểu biết về hai khái niệm này, chúng ta hãy xem bài viết được đưa ra dưới đây.

Nội dung: Skewness Vs Kurtosis

  1. Biểu đồ so sánh
  2. Định nghĩa
  3. Sự khác biệt chính
  4. Phần kết luận

Biểu đồ so sánh

Định nghĩa của Skewness

ngôn từ ‘độ lệch’ được dùng để chỉ sự vắng mặt của tính đối xứng từ tổng giá trị trung bình của bộ dữ liệu. Đó là đặc điểm của độ lệch so với tổng giá trị trung bình, lớn hơn ở một bên so với bên kia, tức là thuộc tính của phân phối có một đuôi tệ hơn bên kia. Skewness được dùng để chỉ ra hình dạng phân phối dữ liệu.

Trong một phân phối lệch, đường cong được mở rộng sang bên trái hoặc bên phải. vì thế, khi cốt truyện được mở rộng về phía bên phải nhiều hơn, nó biểu thị độ lệch dương, trong đó chế độ < 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.

Định nghĩa của Kurtosis

Trong thống kê, kurtosis được định nghĩa là tham số độ sắc nét tương đối của đỉnh của đường cong phân phối xác suất. Nó xác định cách các quan sát được tập hợp xung quanh trung tâm của phân phối. Nó được dùng để chỉ độ phẳng hoặc cực đại của đường cong phân phối tần số và đo các đuôi hoặc các ngoại lệ của phân phối.

Kurtosis tích cực thể hiện rằng phân phối đạt đỉnh hơn so với phân phối bình thường, trong khi kurtosis tiêu cực chỉ ra rằng rằng phân phối ít đạt đỉnh hơn so với phân phối bình thường. Có ba loại phân phối:

  • Leptokurtic: Sharply đạt đỉnh với đuôi béo và ít biến đổi.
  • Mesokurtic: Đỉnh trung bình
  • Thú mỏ vịt: Đỉnh phẳng và phân tán cao.

Sự khác biệt chính giữa Skewness và Kurtosis

Các điểm được trình bày cho bạn giải thích sự khác biệt cơ bản giữa độ lệch và kurtosis:

  1. Đặc tính của phân bố tần số xác định tính đối xứng của nó về tổng giá trị trung bình được gọi là độ lệch. Mặt khác, Kurtosis có nghĩa là độ nhọn tương đối của đường cong chuông tiêu chuẩn, được xác định bởi phân phối tần số.
  2. Skewness là thước đo mức độ sai lệch trong phân phối tần số. Ngược lại, kurtosis là thước đo mức độ của đuôi trong phân phối tần số.
  3. Skewness là một chỉ số thiếu đối xứng, tức là cả hai bên trái và phải của đường cong là không bằng nhau, đối với điểm trung tâm. Đối với điều này, kurtosis là một thước đo dữ liệu, khả năng là đỉnh hoặc phẳng, liên quan đến phân phối xác suất.
  4. Skewness chỉ ra rằng rằng bao nhiêu và theo hướng nào, các tổng giá trị lệch khỏi tổng giá trị trung bình? Ngược lại, kurtosis giải thích đỉnh trung tâm cao và sắc nét như thế nào?

Phần kết luận

Đối với một phân phối bình thường, tổng giá trị của thống kê độ lệch và kurtosis bằng không. Mấu chốt của phân phối là trong độ lệch, âm mưu của phân phối xác suất được kéo dài sang hai bên. Mặt khác, kurtosis xác định đường đi; các tổng giá trị được nhóm quanh điểm trung tâm trên phân phối tần số.

Các câu hỏi về Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục)

Team Sổ Tay Thông Thái mà chi tiết là Mỹ Chi đã biên soạn bài viết dựa trên tư liệu sẵn có và kiến thức từ Internet. Dĩ nhiên tụi mình biết có nhiều câu hỏi và nội dung chưa thỏa mãn được bắt buộc của các bạn.

Thế nhưng với tinh thần tiếp thu và nâng cao hơn, Mình luôn đón nhận tất cả các ý kiến khen chê từ các bạn & Quý đọc giả cho bài viêt Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục)

Nếu có bắt kỳ câu hỏi thắc mắt nào vê Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) hãy cho chúng mình biết nha, mõi thắt mắt hay góp ý của các bạn sẽ giúp mình nâng cao hơn hơn trong các bài sau nha <3 Chốt lại nhen <3 Bài viết Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) ! được mình và team xem xét cũng như tổng hợp từ nhiều nguồn. Nếu thấy bài viết Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) Cực hay ! Hay thì hãy ủng hộ team Like hoặc share. Nếu thấy bài viết Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) rât hay ! chưa hay, hoặc cần bổ sung. Bạn góp ý giúp mình nha!!

Các Hình Ảnh Về Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục)

Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục)

Các từ khóa tìm kiếm cho bài viết #Sự #khác #biệt #giữa #Skewness #và #Kurtosis #Giáo #dục

Tìm thêm kiến thức về Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) tại WikiPedia

Bạn hãy tìm thông tin chi tiết về Sự khác biệt giữa Skewness và Kurtosis (Giáo dục) từ web Wikipedia.◄

Tham Gia Cộng Đồng Tại

💝 Nguồn Tin tại: https://sotaythongthai.vn/

💝 Xem Thêm Câu Hỏi Quanh Ta tại : https://mangraovat.edu.vn/hoi-dap/

Related Posts

About The Author