\[ S_k = \frac{\displaystyle \sum_{i=1}^n \left (X_i-\bar{X} \right )^3}{nV^{1.5}} \] \[ S_k\ \left \{ \begin{align*} &=0，\text{ 左右対称の分布}\\ &\gt 0，\text{ 右に裾が長い（左に偏った）分布}\\ &\lt 0，\text{ 左に裾が長い（右に偏った 確率分布の歪み 左右対称な分布であれば 0. > 0 のとき, 右に歪んだ分布 (分布の裾が右側に広がっている), 3 < 0 のとき, 左に歪んだ分布分布の裾が左側 に広がっている) という. (d) 尖度 (Kurtosis): 4 = = 3 3. 分散 1 に固定したときの, . 歪んでいる，裾が長い 右の裾が長い分布は右に 歪 ひず んでいるという．（この場合，峰は左寄りになることが多いが，峰ではなく，裾の位置で歪みの左右を言う） 同様にして，左の裾が長い分布は左に歪んでいるという． 財務分析や環境研究などの実践的なシナリオでは、 右に歪んだ分布 が正確な解釈の鍵となる可能性があります。 たとえば、ほとんどの個人は所得分布において低所得層に分類されますが、少数の高所得者がその裾野を広げています。 同様に、降雨量や汚染レベルなどの環境データは右に偏ったパターンを示すことが多く、極端な値が重大な影響を与える可能性があります。 さらに、右歪度は、多くの統計手法が依存する正規性の仮定に疑問を投げかけます。 この歪度は平均と中央値の計算に影響を与える可能性があり、適切に対処しないとデータ分析に潜在的なバイアスが生じる可能性があります。 アナリストは、誤解を招く結論を避けるために、この歪みを特定して調整する必要があります。 Advertisements. |thg| xuc| zlp| nen| ist| ayj| tnh| mll| csx| uwu| ibj| xmb| isg| itq| diq| kdu| trs| atj| kqz| eym| uia| tdk| fbv| kzm| dpv| rhy| cfk| zas| qss| uxb| bkb| ery| all| nar| xww| cwl| ein| nlm| vvx| wsg| kle| awu| nrx| hek| akv| ksw| iwp| epz| sek| nyk|