왜도 #첨도 #왜도첨도 #skewness #kurosis (1) 썸네일형 리스트형 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis) 왜도(skewness) : 비대칭도 [ 한 줄 정의 ] 데이터가 관측될 확률 분포의 비대칭성을 나타내는 지표 [ 수식 ] ∑(Xi - x)3 skewness = -------------------- , (여기서 x는 Xi의 평균치) {∑(Xi-x)2}3/2 [ 설명 ] ○ 왜도는 보통 γ1(감마) 라는 기호를 사용한다. ○ 양수(Positive)나 음수(Negative) 또는 0이 될 수 있다. - 양수 : 확률밀도함수의 오른쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며(Right-skewed), 중앙값을 포함한 자료가 왼쪽에 더 많이 분포 - 음수 : 확률밀도함수의 왼쪽 부분에 긴 꼬리를 가지며(Left-skewed), 중앙값을 포함한 자료가 오른쪽에 더 많이 분포 - 0 : 평균과 중앙값이 같으면 왜도는 0이다. 음수.. 이전 1 다음
