Skewness là thước đo của sự đối xứng, hay chính xác hơn là sự thiếu đối xứng. … Kurtosis là thước đo xem dữ liệu có đuôi nặng hay đuôi nhẹ so với phân phối chuẩn. Có nghĩa là, các tập dữ liệu có kurtosis cao có xu hướng có nhiều đuôi hoặc phần ngoại lai.
Mối quan hệ giữa lệch và lệch là gì?
KHÔNG, không có mối quan hệ nào giữa độ lệch và độ lệchHọ đang đo các thuộc tính khác nhau của một phân phối. Cũng có những khoảnh khắc cao hơn. Thời điểm đầu tiên của phân phối là giá trị trung bình, thời điểm thứ hai là độ lệch chuẩn, thời điểm thứ ba là độ lệch, thời điểm thứ tư là độ lệch.
Tình trạng lệch và lệch lạc cho chúng ta biết điều gì?
“ Skewness về cơ bản đo lường tính đối xứng của phân phối, trong khi kurtosis xác định độ nặng của các đuôi phân phối.”Sự hiểu biết về hình dạng của dữ liệu là một hành động quan trọng. Nó giúp hiểu được hầu hết thông tin nằm ở đâu và phân tích những điểm khác biệt trong một dữ liệu nhất định.
Làm thế nào để bạn giải thích kurtosis và lệch?
Đối với độ lệch, nếu giá trị lớn hơn + 1,0, thì phân phối là lệch phải. Nếu giá trị nhỏ hơn -1,0, phân phối bị lệch trái. Đối với kurtosis, nếu giá trị lớn hơn + 1,0, phân phối là leptokurtik. Nếu giá trị nhỏ hơn -1,0, phân phối là Platykurtik.
Độ lệch tốt và độ cong là gì?
Các giá trị cho bất đối xứng và kurtosis giữa -2 và + 2được coi là có thể chấp nhận được để chứng minh phân phối đơn biến chuẩn (George & Mallery, 2010). Tóc và cộng sự. (2010) và Bryne (2010) lập luận rằng dữ liệu được coi là bình thường nếu độ lệch nằm trong khoảng từ ‐2 đến +2 và kurtosis từ ‐7 đến + 7.
