Diferencia entre dispersión y sesgo
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Dispersion vs Skewness
En estadística y en la teoría de la probabilidad, a menudo la variación en las distribuciones debe expresarse de manera cuantitativa para fines de comparación. Dispersión y sesgo son dos conceptos estadísticos donde la forma de la distribución se presenta en una escala cuantitativa.
Más sobre la dispersión
En estadística, la dispersión es la variación de una variable aleatoria o su distribución de probabilidad. Es una medida de qué tan lejos están los puntos de datos del valor central. Para expresar esto cuantitativamente, las medidas de dispersión se utilizan en estadística descriptiva.
La varianza, la desviación estándar y el rango intercuartil son las medidas de dispersión más utilizadas.
Si los valores de los datos tienen una unidad determinada, debido a la escala, las medidas de dispersión también pueden tener las mismas unidades. El rango interdecilo, el rango, la diferencia de medias, la desviación media absoluta, la desviación media absoluta y la desviación estándar de distancia son medidas de dispersión con unidades.
En contraste, hay medidas de dispersión que no tienen unidades, es decir, sin dimensiones. La varianza, el coeficiente de variación, el coeficiente de dispersión del cuartil y la diferencia de medias relativa son medidas de dispersión sin unidades.
La dispersión en un sistema puede originarse a partir de errores, como errores instrumentales y de observación. Además, las variaciones aleatorias en la muestra en sí pueden causar variaciones. Es importante tener una idea cuantitativa sobre la variación en los datos antes de sacar otras conclusiones del conjunto de datos..
Más sobre Skewness
En estadística, la asimetría es una medida de asimetría de las distribuciones de probabilidad. La asimetría puede ser positiva o negativa, o en algunos casos inexistente. También se puede considerar como una medida de compensación de la distribución normal..
Si la asimetría es positiva, entonces la mayor parte de los puntos de datos se centra a la izquierda de la curva y la cola derecha es más larga. Si el sesgo es negativo, la mayor parte de los puntos de datos se centra hacia la derecha de la curva y la cola izquierda es bastante larga. Si la asimetría es cero, entonces la población se distribuye normalmente..
En una distribución normal, es decir, cuando la curva es simétrica, la media, la mediana y el modo tienen el mismo valor. Si el sesgo no es cero, esta propiedad no se mantiene, y la media, el modo y la mediana pueden tener valores diferentes.
El primer y segundo coeficientes de sesgo de Pearson se usan comúnmente para determinar el sesgo de las distribuciones.
El primer coffeicent de la asimetría de Pearson = (modo medio) / (desviación estándar)
El segundo coffeicent de la desviación de Pearson = 3 (modo medio) / (desviación estándar)
En casos más sensibles, se utiliza el coeficiente de momento estandarizado de Fisher-Pearson ajustado.
G = n / (n-1) (n-2) ∑nortei = 1 ((y-ӯ) / s)3
¿Cuál es la diferencia entre dispersión y sesgo??
La dispersión se refiere al rango en el que se distribuyen los puntos de datos, y la asimetría se refiere a la simetría de la distribución.
Ambas medidas de dispersión y asimetría son medidas descriptivas y el coeficiente de asimetría da una indicación de la forma de la distribución..
Las medidas de dispersión se utilizan para comprender el rango de los puntos de datos y la desviación de la media, mientras que la asimetría se usa para comprender la tendencia de la variación de los puntos de datos en una cierta dirección.
