Diferencias entre la asimetría y la curtosis
Share
Oblicuidad, en términos básicos, implica descentrado, igual que en estadística, significa falta de simetría. Con la ayuda de la asimetría, se puede identificar la forma de la distribución de datos. Kurtosis, por otro lado, se refiere a la agudeza de un pico en la curva de distribución. La principal diferencia entre la asimetría y la curtosis es que el primero habla del grado de simetría, mientras que el segundo habla del grado de pico, en la distribución de frecuencias..
Los datos se pueden distribuir de muchas maneras, como distribuirlos más a la izquierda o a la derecha o distribuirlos de manera uniforme. Cuando los datos se dispersan uniformemente en el punto central, se llama Distribución normal. Es perfectamente simétrica, curva en forma de campana, es decir, ambos lados son iguales, y por lo tanto no está sesgado. Aquí todas las tres medias, medias y modos se encuentran en un punto.
La asimetría y la curtosis son las dos características importantes de la distribución que se estudian en las estadísticas descriptivas. Para comprender mejor la comprensión de estos dos conceptos, echemos un vistazo al artículo que se presenta a continuación..
Contenido: Skewness Vs Kurtosis
Gráfica comparativa
| Bases para la comparación | Oblicuidad | Kurtosis |
|---|---|---|
| Sentido | La asimetría alude a la tendencia de una distribución que determina su simetría sobre la media. | Kurtosis significa la medida de la nitidez respectiva de la curva, en la distribución de frecuencia. |
| Medida para | Grado de desequilibrio en la distribución.. | Grado de colada en la distribución.. |
| Qué es? | Es un indicador de falta de equivalencia en la distribución de frecuencias.. | Es la medida de los datos, que es máxima o plana en relación con la distribución normal. |
| Representa | Cantidad y dirección del sesgo.. | ¿Qué tan alto y agudo es el pico central?? |
Definición de sesgo
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, ser mayor en un lado que en el otro, es decir, el atributo de la distribución que tiene una cola más pesada que la otra. La asimetría se utiliza para indicar la forma de la distribución de datos.
En una distribución sesgada, la curva se extiende hacia el lado izquierdo o derecho. Entonces, cuando la trama se extiende más hacia el lado derecho, denota una asimetría positiva, en donde 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 kurtosis
En las estadísticas, la curtosis se define como el parámetro de la 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 planeidad o el punto máximo de la curva de distribución de frecuencia y mide las colas o los valores atípicos de la distribución..
La curtosis positiva representa que la distribución es más alta que la distribución normal, mientras que la curtosis negativa muestra que la distribución es menos alta que la distribución normal. Hay tres tipos de distribuciones:
- Leptokurtic: Pico agudamente con colas gruesas, y menos variable.
- Mesokurtico: Medio pico
- Platykurtic: Pico más plano y altamente disperso..
Diferencias clave entre la asimetría y la curtosis
Los puntos que se le presentan explican las diferencias fundamentales entre la asimetría y la curtosis:
- La característica de una distribución de frecuencia que determina su simetría sobre la media se denomina sesgo. Por otro lado, Kurtosis significa la puntería relativa de la curva de campana estándar, definida por la distribución de frecuencia.
- La asimetría es una medida del grado de desequilibrio en la distribución de frecuencia. A la inversa, la curtosis es una medida del grado de colas en la distribución de frecuencias..
- La asimetría es un indicador de falta de simetría, es decir, ambos lados izquierdo y derecho de la curva son desiguales con respecto al punto central. En contra de esto, la curtosis es una medida de los datos, que puede ser máxima o plana, con respecto a la distribución de probabilidad..
- La asimetría muestra cuánto y en qué dirección se desvían los valores 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 kurtosis es cero. El quid de la distribución es que, en la asimetría, la trama de la distribución de probabilidad se extiende a cada lado. Por otro lado, la curtosis identifica el camino; Los valores se agrupan alrededor del punto central en la distribución de frecuencia..
