Tóm lại, nói chung, nếu phân phối dữ liệu bị lệch sang trái, giá trị trung bình sẽ nhỏ hơn giá trị trung bình, thường nhỏ hơn chế độ. Nếu phân phối dữ liệu bị lệch sang phải, chế độ thường nhỏ hơn mức trung bình, nhỏ hơn mức trung bình.
Tại sao trung vị ít bị ảnh hưởng bởi dữ liệu sai lệch?
Tại sao giá trị trung bình ít bị ảnh hưởng bởi dữ liệu sai lệch hơn giá trị trung bình? Tuy nhiên, khi dữ liệu bị lệch, nghĩa là sẽ mất khả năng cung cấp vị trí trung tâm tốt nhất cho dữ liệu vì dữ liệu bị lệch đang kéo nó ra khỏi giá trị điển hình.
Tại sao trung vị lại tốt hơn cho dữ liệu lệch?
Đối với các phân phối có giá trị ngoại lệ hoặc bị lệch, giá trị trung bình thường là thước đo ưu tiên cho xu hướng trung tâm vì trung bình có khả năng chống lại các giá trị ngoại lệ hơn giá trị trung bình … Lưu ý rằng giá trị trung bình được kéo theo hướng của độ lệch (tức là hướng của đuôi).
Khi lệch sang bên phải có phải là trung vị không?
Đối với phân phối lệch bên phải, giá trị trung bình thường lớn hơn giá trị trung bìnhCũng lưu ý rằng phần đuôi của phân phối ở bên phải (dương) dài hơn ở bên phía tay trái. Từ sơ đồ hộp và râu, chúng ta cũng có thể thấy rằng trung vị gần với phần tư thứ nhất hơn là phần tư thứ ba.
Độ lệch ảnh hưởng đến dữ liệu như thế nào?
Ảnh hưởng của độ lệch
Nếu có quá nhiều độ lệch trong dữ liệu, thì nhiều mô hình thống kê không hoạt động nhưng tại sao. Vì vậy, trong dữ liệu sai lệch, vùng đuôi có thể hoạt động như một ngoại lệcho mô hình thống kê và chúng tôi biết rằng các giá trị ngoại lai ảnh hưởng xấu đến hiệu suất của mô hình, đặc biệt là các mô hình dựa trên hồi quy.
