分散和偏斜
变化程度通常用数值数据表示，仅用于统计理论和分析中的比较。我们通常计算一个数字来表示整个数据集，称为“平均值”。但是，它没有指定任何特定方式来确定系列的组成。因此，需要采取哪些额外措施来启发我们如何相互之间或平均值之间的差异。为了理解统计学中定量分析的更详细概念，我们使用分散和偏度的度量。色散是中心位置周围分布范围的度量，而偏度是统计分布中不对称性的度量。
什么是分散？
在统计学中，分散是衡量数据分布情况的一种度量，它指的是数据集中的值如何在大小上彼此不同。它是统计分布围绕中心点传播的范围。它主要决定围绕其中心点的数据集项的可变性。简单地说，它测量平均值附近的变化程度。分散度量对于确定围绕一定位置的数据传播非常重要。例如，方差是分散的标准度量，其指定数据如何围绕均值分布。其他分散度量是范围和平均偏差。
什么是偏斜？
偏度是衡量某一点分布不对称的指标。分布可以是温和不对称，强烈不对称或对称的。使用偏度计算分布的不对称性度量。在正偏斜的情况下，分布被称为右偏斜，并且当偏斜为负时，分布被认为是左偏斜的。如果偏度为零，则分布是对称的。偏度是基于均值，中位数和模式来衡量的。偏斜的值可以是正数，负数或未定义，具体取决于数据点是向左倾斜还是向右倾斜。
分散与偏斜之间的区别
在统计术语和概率论中，离散度是随机变量或其概率分布的值范围的大小。它描述了分布被拉伸或传播的范围。简而言之，它是一种研究物品可变性的措施。另一方面，偏度是衡量随机变量关于其均值的统计分布的不对称性。偏度的值可以是正面的也可以是负面的，或者有时是未定义的。简单地说，不对称分布据说是倾斜的
分散度量指的是变化与其中心值不平衡的程度。更准确地说，它测量变量值在平均值附近的可变性程度。色散表示数据的传播。偏度的度量意味着分布的不对称性，并确定数据点是向右还是向左倾斜。如果说分布偏向左侧，则该值为负，如果分布偏向右侧，则值为正。
分散是基于一定的平均值计算的。它是一种统计计算，可以测量变化程度，并且有许多不同的方法来计算色散，但最常见的两种方法是范围和平均偏差。范围是一组数据中最大值和最小值之间的差异，而平均偏差是功能值与中心点的偏差绝对值的平均值。另一方面，偏差是基于均值，中位数和模式计算的。如果平均值大于模式，则您具有正偏斜，并且如果平均值小于模式，则您具有负偏斜。另外，在对称分布的情况下，分布具有零偏斜。
色散主要用于描述一组数据之间的关系，并确定数据值与其平均值的变化程度。统计分散可用于其他统计方法，例如回归分析，这是用于理解变量之间关系的过程。它还可以用于测试平均值的可靠性。另一方面，偏斜处理一组数据中的分布性质。在涉及金融领域的经济分析时，它非常有用，涉及大量数据，如资产收益率，股票价格等。
Dispersion vs. Skewness：Comparison Chart
分散与偏见的总结
两者都是统计分析和概率论中用于表征涉及大量数值数据的数据集的最常用术语。分散是一种计算数据可变性或研究数据之间或其平均值变化的度量。它主要处理围绕其中心点的集合中的数据值的分布。它可以通过多种方式进行测量，其中范围和平均偏差是最常见的。偏度用于测量数据集中正态分布的不对称性，这意味着分布在均值周围偏离平衡的程度。
