Phân phối lệch là khi dữ liệu trong biểu đồ nghiêng về bên trái hoặc bên phải của tỷ lệ, dẫn đến một đường cong không đối xứng. Điều này xảy ra trong các tập dữ liệu thống kê khác nhau, bao gồm phân phối tần suất. Một phân phối xiên có thể bị lệch dương hoặc âm. Bất kỳ phân phối nào có bên trái có hình dạng khác với bên phải của nó đều là phân phối sai lệch. Sự khác biệt giữa phân phối lệch và phân phối chuẩn, còn được gọi là phân phối Gaussian, là phân phối sau phân phối đối xứng xung quanh giá trị trung bình và có độ lệch bằng XNUMX.
Nói chung, mức độ sai lệch trong tập dữ liệu có thể được sử dụng làm tiêu chí để đánh giá trong nhiều ngữ cảnh khác nhau, chẳng hạn như sau:
- Dữ liệu bị lệch theo một hướng nếu giá trị độ lệch nhỏ hơn âm 1 hoặc lớn hơn 1.
- Giá trị độ lệch giữa -0.5 và 0.5 biểu thị dữ liệu tương đối đối xứng.
- Dữ liệu có độ lệch giữa -1 và -0.5 hoặc 0.5 và +1 bị lệch đáng kể theo một trong hai hướng.
Skewness và công dụng của nó
Độ lệch chuẩn được các nhà đầu tư sử dụng rộng rãi như một công cụ để đưa ra dự đoán về lợi nhuận trong tương lai, mặc dù thống kê này phụ thuộc vào lợi nhuận tuân theo phân phối chuẩn. Vì rất ít phân phối lợi nhuận được phân phối bình thường, nên độ lệch là một cách tốt hơn để dự đoán hiệu suất vì nó chính xác hơn.
Khi các nhà đầu tư xem xét phân phối lợi nhuận, họ tính đến sự sai lệch. Điều này tương tự như cách kurtosis tính đến các ngoại lệ khi xem xét một tập hợp dữ liệu. Vì họ ít có khả năng giữ một vị thế đủ lâu để tin rằng mức trung bình sẽ tự ổn định, nên các nhà đầu tư ngắn hạn và trung hạn đặc biệt cần xem xét các trường hợp cực đoan.
Độ lệch có nhiều khả năng xảy ra hơn nếu một điểm dữ liệu có độ lệch cao đến từ phân phối bị lệch. Nhiều mô hình kinh tế cố gắng dự đoán tài sản sẽ hoạt động như thế nào trong tương lai giả định rằng phân phối của tài sản sẽ tuân theo phân phối bình thường, trong đó giá trị trung bình và trung vị là như nhau. Nếu dữ liệu bị sai lệch, mô hình này sẽ luôn tạo ra những đánh giá thấp về rủi ro sai lệch. Có một mối liên hệ trực tiếp giữa mức độ sai lệch của dữ liệu và mô hình kinh tế này hoạt động tốt như thế nào.
Việc đo lường sự phân bố của các giá trị xung quanh giá trị trung bình có thể cho bạn biết liệu biểu đồ có bị lệch hay không và hướng của độ lệch của nó, do đó, việc xác định và xác định độ lệch theo giá trị trung bình của phân phối sang trái thường là cách tốt nhất để làm như vậy. Ngoài ra, nếu trung vị ở bên phải, phân phối không phải lúc nào cũng bị lệch.
Công thức cho Skew
Dưới đây là công thức đo độ lệch;
Độ xiên = ∑Ni (Xi – X)3 / (N-1) * σ3
Xi = Biến ngẫu nhiên thứ i
X = Giá trị trung bình của phân phối
N = Số biến trong phân phối
Ơ = Phân phối Chuẩn
Có thể đo lường độ lệch theo một số cách. Tuy nhiên, hệ số độ lệch thứ nhất và thứ hai do Pearson phát triển là những công thức được sử dụng thường xuyên nhất. Hệ số độ lệch đầu tiên của Pearson, còn được gọi là độ lệch chế độ Pearson, được tìm thấy bằng cách lấy giá trị trung bình trừ chế độ và chia kết quả cho độ lệch chuẩn. Khi tính toán hệ số lệch thứ hai của Pearson, còn được gọi là độ lệch trung bình Pearson, chúng ta lấy giá trị trung bình, loại bỏ giá trị trung bình, nhân hiệu số với 3, sau đó chia sản phẩm cho độ lệch chuẩn.
Hệ số thứ hai của Pearson có thể hữu ích vì nó không dựa vào chế độ để tìm xu hướng trung tâm. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt khi dữ liệu có chế độ yếu hoặc nhiều chế độ yếu.
Điều gì gây ra độ lệch?
Khi độ lệch xuất hiện trong một tập hợp dữ liệu, điều đó chỉ có nghĩa là có nhiều sự kiện trong một phạm vi hơn trong một phạm vi khác. Sự thay đổi trong các tập dữ liệu thường dẫn đến điều này. Vì vậy, độ lệch là do mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và tần suất chúng xuất hiện.
Skewness có bình thường không?
Vâng, đúng vậy. Skewness là thứ thường xuất hiện khi phân tích dữ liệu. Trong một số trường hợp, độ lệch là một phần của chính việc thu thập dữ liệu.
Phân phối lệch trái là gì?
Phân phối lệch trái còn được gọi là phân phối lệch âm. Trong phân bố lệch trái, phần đuôi của hình kéo dài sang bên trái nhiều hơn so với bên phải. Hầu hết thời gian, bạn không nhìn vào vị trí của giá trị cao nhất để tìm ra biểu đồ được trải ra như thế nào. Các phần của phân phối lệch âm như sau:
- Phần đuôi của đồ thị được kéo dài sang bên trái.
- Trung tâm của phân phối nằm ở trong hầu hết các biểu đồ, bên trái của giá trị trung bình.
- Trung bình có xu hướng nằm ở bên phải của giá trị trung bình trong hầu hết các biểu đồ.
Phân phối lệch phải là gì?
Phân phối lệch phải còn được gọi là phân phối lệch dương. Khi đuôi của biểu đồ dài hơn về bên phải và đỉnh dịch chuyển sang trái, chúng ta có cái được gọi là phân phối “lệch phải”. Giá trị trung bình của phân phối lệch phải thường nằm ở bên phải của trung vị; tuy nhiên, có những ngoại lệ cho điều này. Trong một phân phối bình thường, giá trị trung bình, trung bình và chế độ đều nằm ở giữa dữ liệu. Trong biểu đồ lệch phải, có thể khó tìm được giá trị tiêu biểu.
Tại sao phân phối Right Skewd lại phổ biến?
Giới hạn dưới cùng của biểu đồ thấp hơn nhiều so với phần còn lại của dữ liệu biểu đồ, điều này làm cho toàn bộ biểu đồ bị lệch phải, đó là lý do tại sao phân phối lệch phải rất phổ biến.
Phân phối Skew-Normal là gì?
Phân phối chuẩn lệch là một loại phân phối chuẩn có thêm một tham số làm thay đổi hình dạng của phân phối sang trái hoặc phải. Do biến duy nhất là độ lệch của dữ liệu chuẩn, nên nó có nhiều thuộc tính giống như phân phối chuẩn.
- Có một đỉnh duy nhất trong phân phối của biểu đồ.
- Một dòng số thực được sử dụng
- Có một giá trị nghiêng khác không. Phân phối chuẩn lệch được chuyển thành phân phối chuẩn nếu giá trị bằng không.
- Vì thống kê chi-square thường được sử dụng để tìm mối tương quan giữa dữ liệu phân loại, nên giá trị bình phương của một biến ngẫu nhiên là một biến chi-square với một bậc độc lập.
- Khi hình dạng của phân phối thay đổi lặp đi lặp lại, chuỗi phân phối có xu hướng hội tụ về một hàm mật độ bình thường với một nếp gấp.
- Tham số vị trí cho biết vị trí của đỉnh và tham số tỷ lệ cho biết các giá trị cách nhau bao xa.
- Độ lệch tăng lên nếu giá trị tuyệt đối của hình dạng chung của phân phối tăng lên.
Tích cực xiên phân phối
Phân phối lệch dương (hoặc lệch phải) là một dạng phân phối trong thống kê, trong đó phần lớn dữ liệu nằm gần giữa phân phối hơn nhưng các giá trị bên ngoài mở rộng xa hơn về bên phải.
Nó cũng là một dạng phân phối trong thống kê, trong đó phần lớn dữ liệu nằm gần giữa phân phối nhưng các giá trị bên ngoài mở rộng xa hơn về bên phải. Loại phân phối này còn được gọi là phân phối lệch phải vì giá trị trung bình thường ở bên phải của trung vị.
Phân phối sai lệch tích cực: Trung bình và Trung bình
Giá trị trung bình lớn hơn giá trị trung bình trong hầu hết các phân phối độ lệch dương vì dữ liệu bị lệch về phía dưới và giá trị trung bình là giá trị trung bình của tất cả các giá trị. Mặt khác, trung vị là giá trị ở giữa của dữ liệu. Kết quả là, nếu dữ liệu bị lệch về phía dưới, thì số trung bình sẽ lớn hơn số trung vị.
Điều gì gây ra phân phối lệch tích cực?
Nguyên nhân gốc rễ của phân phối sai lệch dương có thể truy nguyên từ rất nhiều yếu tố và một số trong số đó như sau:
#1. Bất bình đẳng trong phân phối
Phân phối không đồng đều là nguyên nhân chính của phân phối sai lệch tích cực. Mọi người có các mức độ thành công khác nhau về thành công tài chính, thành công trong học tập, thành công trong gia đình, v.v. Ví dụ, điểm của 50 sinh viên sẽ khác nhau, mặc dù họ nhận được các bài giảng và hướng dẫn giống nhau. Kỹ năng học tập và hiểu biết cá nhân là hai yếu tố ảnh hưởng lớn đến kết quả học tập của những sinh viên này.
#2. Nhóm đồng nhất
Phân cụm tương tự có thể được nhìn thấy trong phân phối tích cực. Ví dụ, trong phân phối thu nhập tích cực, rất nhiều người rơi vào nhóm thu nhập thấp và trung bình, có nghĩa là hầu hết mọi người đều kiếm được số tiền như nhau.
#3. lợi nhuận mong muốn
Trong tài chính, nếu lợi nhuận là mong muốn, chúng được cho là được phân phối tích cực. Cơ hội kiếm được lợi nhuận lớn hơn cơ hội thua lỗ trong một phân phối tích cực.
#4. Phương pháp dự đoán
Kiểu tổ chức này cũng xảy ra khi các phương pháp dự đoán được sử dụng để đưa dữ liệu vào các nhóm.
Phân phối sai lệch tiêu cực
Phân phối lệch âm là phân phối trong đó nhiều giá trị được vẽ ở bên phải của biểu đồ hơn ở bên trái. Đuôi bên trái của phân phối cũng dài hơn, trong khi giá trị trung bình thấp hơn trung vị và chế độ. Trong hầu hết các trường hợp, nó bằng XNUMX hoặc âm
Xu hướng trung tâm của phân phối sai lệch tiêu cực
Giá trị trung bình, trung vị và phương thức phân phối đều là những ví dụ về xu hướng trung tâm. Khi dữ liệu thường bị sai lệch, giá trị trung bình, trung vị và chế độ đều giống nhau. Điều này cho thấy rằng thu nhập và của cải được trải đều và các chương trình của chính phủ cũng như tiến bộ kinh tế là tốt cho tiền bạc và tăng trưởng kinh tế.
Ví dụ, một quốc gia có các điều kiện tốt do sự phân bổ thuận lợi của nó, vì một phần lớn dân số của quốc gia đó thuộc cùng một nhóm và chỉ có một số ít dân số khác với đám đông. Giá trị trung bình lớn hơn giá trị trung bình và giá trị trung bình lớn hơn chế độ trong tình huống này.
Trong khi dữ liệu trong phân phối sai lệch âm cho thấy phân phối không đồng đều, xu hướng trung tâm là như sau:
Phân phối sai lệch tiêu cực trong tài chính
Phân phối lệch được sử dụng trong tài chính để tính toán lợi tức đầu tư. Do đó, dữ liệu sai lệch cho thấy lợi tức đầu tư thấp hơn. Các nhà đầu tư thường nghĩ rằng thật rủi ro khi bỏ tiền vào các quốc gia có thu nhập không đồng đều do thua lỗ dài hạn và biến động tiền tệ trên thị trường quốc tế. Mặt khác, các nhà đầu tư muốn kiếm tiền nhanh chóng có thể bỏ tiền vào các quốc gia có phân phối sai lệch tiêu cực.
Điều đó có nghĩa là gì khi một cái gì đó bị lệch?
Khi một cái gì đó bị lệch, nó bị nghiêng hoặc dịch chuyển một cách không tự nhiên. Phối cảnh hoặc khung hình có thể bị bóp méo. Giống như nhiều thuật ngữ khác, thuật ngữ này có thể được sử dụng để mô tả các đối tượng cụ thể hoặc các khái niệm trừu tượng. Nếu một tác phẩm nghệ thuật treo quanh co trên tường, nó bị lệch. Một quan điểm méo mó là một thuật ngữ khác cho một quan điểm thiên vị.
Có nghĩa là gì Skewed Right?
Khi đuôi lệch về bên phải nhiều hơn, chúng ta nói rằng phân phối “lệch phải”. Một con có đuôi nghiêng về bên trái được cho là có phân bố “lệch trái”. Một biểu đồ mô tả phân phối lệch phải được hiển thị ở trên.
Zero Skew là gì?
Phân phối đối xứng là phân phối trong đó tham số độ lệch bằng không. Điều này đơn giản có nghĩa là hai bên là sự phản ánh chính xác của nhau. Phân phối sai lệch có thể được phát hiện một cách tương đối dễ dàng bằng cách vẽ biểu đồ biến được đề cập dưới dạng biểu đồ. Dưới đây là một ví dụ về biểu đồ hiển thị dữ liệu, trong trường hợp này là trọng lượng của gà con ở sáu tuần tuổi.
Một cách gần đúng, phân phối là đối xứng, với số lượng quan sát xấp xỉ bằng nhau ở hai bên của đỉnh. Kết quả là, độ lệch của phân phối gần bằng không.
Bài viết liên quan
- KÊNH LÀ GÌ? Các loại kênh phân phối
- Tránh rủi ro: Các phương pháp hay nhất và tất cả những gì bạn nên biết với các Ví dụ
- Quản lý rủi ro dự án là gì? Các bước trong việc lập kế hoạch đánh giá rủi ro
- Thương hiệu ván trượt tốt: Dành cho người mới bắt đầu và chuyên nghiệp 2023 (Cập nhật)
- BNA HOẠCH ĐỊNH THUẾ THU NHẬP: Ý nghĩa và Hướng dẫn chi tiết
- THỐNG KÊ T: Ý nghĩa, Ví dụ, Công thức và Cách tính
- KÊNH TIẾP THỊ: 10 Kênh Tiếp Thị Kỹ Thuật Số Hàng Đầu
dự án
