피어슨 비대칭 계수

에 의해 벤자민 앤더슨 8월 5, 2023 통계 댓글 0개

이 기사에서는 Pearson 왜도 계수가 무엇이고 어떤 용도로 사용되는지 설명합니다. 따라서 Pearson 비대칭 계수를 계산하는 방법과 이를 해석하는 방법은 물론 온라인 Pearson 비대칭 계수 계산기까지 알아볼 수 있습니다.

피어슨의 비대칭 계수는 무엇입니까?

피어슨 왜도 계수는 분포의 왜도를 결정하는 데 사용되는 통계 계수입니다. 즉, 통계에서 피어슨 왜도 계수는 분포가 양의 치우침, 음의 치우침 또는 대칭인지를 아는 데 사용됩니다.

통계에는 Fisher 계수나 Bowley 계수와 같은 더 많은 왜도 계수가 있다는 점을 명심하세요. 논리적으로 각 유형의 왜도 계수는 다르게 계산되며 데이터 세트의 특성에 따라 다소 유용합니다.

Pearson 비대칭 계수를 Pearson 상관 계수와 혼동해서는 안 됩니다.

피어슨의 왜도 계수는 표본 평균과 모드 간의 차이를 표준 편차(또는 표준 편차)로 나눈 값과 같습니다. 따라서 Pearson 비대칭 계수의 공식은 다음과 같습니다.

$A_p=\cfrac{\mu-Mo}{\sigma}$

금

$A_p$

피어슨 계수이고,

$\mu$

$Mo$

$\sigma$

Pearson 왜도 계수는 단봉 분포인 경우, 즉 데이터에 모드가 하나만 있는 경우에만 계산할 수 있습니다.

데이터가 그룹화된 경우 Pearson 왜도 계수를 찾으려면 그룹화된 데이터에 대한 해당 공식을 사용하여 평균, 모드 및 표준 편차를 계산한 다음(위 링크에서 수행 방법을 볼 수 있음) Pearson 계수 공식을 적용합니다.

일부 통계서에서는 모드 대신 중앙값을 사용하여 피어슨 왜도 계수를 계산하지만 일반적으로 위의 공식을 사용합니다.

Pearson 비대칭 계수가 계산되면 해당 값은 다음 지침에 따라 해석되어야 합니다.

통계 샘플의 데이터를 아래 계산기에 연결하여 피어슨 왜도 계수를 계산하세요. 데이터는 공백으로 구분해야 하며 소수점 구분 기호로 마침표를 사용하여 입력해야 합니다.

안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기