အပြုသဘောမညီမျှ

အားဖြင့် Benjamin Anderson ဩဂုတ် 5, 2023 စာရင်းအင်းများ 0 မှတ်ချက်များ

ဤဆောင်းပါးသည် စာရင်းဇယားများတွင် အပြုသဘောဆောင်သော ချို့ယွင်းချက်ရှိပုံကို ရှင်းပြထားသည်။ ထို့ကြောင့် သင်သည် အပြုသဘောဆောင်သော လှည့်ဖြားနိုင်သော ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးမှု၏ ဥပမာတစ်ခုနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခုအား အပြုသဘောဖြင့် လှည့်ဖြားခြင်းရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်နည်းကို သင်တွေ့လိမ့်မည်။

positive asymmetry ဆိုတာ ဘာလဲ။

စာရင်းဇယားများတွင်၊ positive skew သည် ၎င်းတို့၏ဂရပ်တွင် ဘယ်အမြီးထက် ညာဘက်အမြီးပိုရှည်သော ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုများ၏ ဝိသေသတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဆိုလိုသည်မှာ၊ အပြုသဘောဆောင်သော လှည့်ဖြားထားသော ဖြန့်ဝေမှုသည် ဆိုလိုရင်း၏ ညာဘက်တွင် ပိုမိုကွဲပြားသော တန်ဖိုးများရှိသည်ဟု ဆိုလိုသည်။

positive skewness ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်သည် ပုဂ္ဂလဒိဋ္ဌိဟု ထင်ရသော်လည်း၊ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု၏ လွဲချော်မှုမှာ အပြုသဘောဖြစ်သည့်အခါ ဆုံးဖြတ်ရန် ဖော်မြူလာများစွာရှိသည်။ အောက်တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခု၏ အချိုးမညီမှု သို့မဟုတ် အချိုးညီမှုကို မည်ကဲ့သို့ တွက်ချက်ထားသည်ကို အောက်တွင် ကြည့်ရှုပါမည်။

အပြုသဘောမညီခြင်း၏ဥပမာ

positive skew ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို အပြည့်အဝ နားလည်ရန်၊ ဤအပိုင်းတွင် positive skew ဖြင့် ဖြန့်ဖြူးခြင်း၏ ဥပမာကို ပြသသည်-

မျဉ်းကွေးသည် ဘယ်ဘက်ထက် ပျမ်းမျှ၏ညာဘက်တွင် ပိုတန်ဖိုးများစွာရှိသောကြောင့် အပြုသဘောမညီမညွှတ်မှုရှိသည်။ ဇယားမှမြင်ရသည့်အတိုင်း၊ အစိမ်းရောင်ဖြင့်ပြသထားသည့်ဘားသည် လိမ္မော်ရောင်ဘားထက် များစွာပိုကြီးသည်။

အခြား asymmetry အမျိုးအစားများ

အပြုသဘောမညီခြင်းအပြင်၊ ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများတွင် အချိုးမညီမျှမှု အမျိုးအစားများ ရှိသည်ကို သတိပြုသင့်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေမျဉ်းကွေးကိုလည်း အနုတ်လက္ခဏာဘက်သို့ လှည့်ကြည့်နိုင်သည် သို့မဟုတ် အတိအကျ အချိုးညီညီပင်။

Positive asymmetry : ဖြန့်ဖြူးမှု၏အမြီးသည် ညာဘက်သို့ ရှည်သွားသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ဆိုလိုသည်မှာ အဓိပ္ပါယ်၏ညာဘက်တွင် ပို၍ကွဲပြားသောတန်ဖိုးများရှိသည်ဟု ဆိုလိုသည်။
အနုတ်လက္ခဏာ လွဲချော်မှု : ဖြန့်ဖြူးမှု၏အမြီးသည် ဘယ်ဘက်သို့ ရှည်သွားသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ပျမ်းမျှ၏ဘယ်ဘက်တွင် ကွဲပြားသောတန်ဖိုးများ ပိုမိုရှိပါသည်။
Symmetry : ဖြန့်ဖြူးမှုတွင် ပျမ်းမျှတန်ဖိုး၏ဘယ်နှင့်ညာဘက်တွင်တူညီသောတန်ဖိုးများရှိသည်။

အပြုသဘောမညီခြင်းရှိမရှိကို မည်သို့သိနိုင်မည်နည်း။

အစဉ်အလာအားဖြင့်၊ ပျမ်းမျှသည် ပျမ်းမျှထက် ကြီးပါက၊ ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အပြုသဘောဆောင်သော လှည့်ဖြားခြင်းဖြစ်သည်ဟု ရှင်းပြထားသည်။ သို့သော် ဤပိုင်ဆိုင်မှုသည် အမြဲတမ်း ကျေနပ်မှု မရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ဖြန့်ဖြူးမှုတစ်ခု၏ လွဲမှားမှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် Fisher ၏ skewness ကိန်းဂဏန်းကို တွက်ချက်ရန် လိုအပ်သည်။

Fisher asymmetry coefficient ကို အောက်ပါဖော်မြူလာဖြင့် တွက်ချက်သည် ။

$\displaystyle\gamma_1=E\left[\left(\frac{X-\mu}{\sigma}\right)^3 \right]$

သို့မဟုတ် ညီမျှသည်-

$\displaystyle\gamma_1=\frac{\operatorname{E}[X^3] - 3\mu\sigma^2 - \mu^3}{\sigma^3}$

ရွှေ

$E$

ဒါဟာ သင်္ချာဆိုင်ရာ မျှော်လင့်ချက် ၊

$\mu$

ဂဏန်းသင်္ချာ ပျမ်းမျှ နှင့်

$\sigma$

စံသွေဖည် ။

Fisher coefficient ၏ နိမိတ်လက္ခဏာသည် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ အချိုးမညီမှုကို ဆုံးဖြတ်နိုင်စေသည်-

Fisher’s skewness coefficient သည် အပြုသဘောဆောင်ပါက၊ ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အပြုသဘောဖြင့် လွဲသွားပါသည်။
Fisher ၏ လိမ်လည်မှုကိန်းဂဏန်းသည် အနုတ်လက္ခဏာဖြစ်ပါက ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အနုတ်လက္ခဏာဘက်သို့ လှည့်သွားပါသည်။
ဖြန့်ဖြူးမှုသည် အချိုးညီပါက၊ Fisher ၏ လျှပ်တပြက်ကိန်းဂဏန်းသည် သုညနှင့် ညီမျှသည် (ပြောင်းပြန်သည် မမှန်ပါ)။

စာရေးသူအကြောင်း

Benjamin Anderson

မင်္ဂလာပါ၊ ကျွန်ုပ်သည် အငြိမ်းစား စာရင်းအင်း ပါမောက္ခ ဘင်ဂျမင်ဖြစ်ပြီး သီးသန့် Statorials ဆရာအဖြစ် လှည့်ပတ်ပါသည်။ စာရင်းဇယားနယ်ပယ်တွင် ကျယ်ပြန့်သောအတွေ့အကြုံနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့်အတူ၊ Statorials မှတစ်ဆင့် ကျောင်းသားများကို ခွန်အားဖြစ်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အသိပညာကို မျှဝေလိုပါသည်။ ပိုသိတယ်။