Czy rozkłady normalne są bimodalne?
Rozkład bimodalny: Dwa szczyty. Typem rozkładu, który możesz znać, jest rozkład normalny lub krzywa dzwonowa, która ma jeden szczyt. Rozkład bimodalny ma dwa szczyty. Bi” w rozkładzie bimodalnym oznacza „dwa”, a modalny odnosi się do szczytów.
Skąd wiadomo, że rozkład jest jednomodalny?
Jeśli istnieje jeden tryb, funkcja rozkładu jest nazywana „jednomodalną”. Jeśli ma więcej trybów, jest „bimodalna” (2), „trimodalna” (3) itd. lub ogólnie „multimodalna”. Rysunek 1 ilustruje rozkłady normalne, które są jednomodalne.
Jak sprawdzić, czy rozkład jest symetryczny?
Rozkład symetryczny występuje, gdy wartości zmiennych występują z regularną częstotliwością, a średnia, mediana i tryb występują w tym samym punkcie. W formie wykresu rozkład symetryczny często wygląda jak krzywa dzwonowa. Gdyby narysować linię przecinającą środek wykresu, pokazałaby ona dwie strony, które są lustrzanym odbiciem.
Skąd wiadomo, czy rozkład jest symetryczny czy skośny?
Kiedy dane są skośne w lewo, średnia jest mniejsza niż mediana. Jeśli dane są symetryczne, mają mniej więcej taki sam kształt po obu stronach środka. Innymi słowy, jeśli złożymy histogram na pół, to po obu stronach wygląda on mniej więcej tak samo. Histogram C na rysunku pokazuje przykład symetrycznych danych.
Jak interpretować dane skośne?
Jeśli skośność jest dodatnia, dane są pozytywnie skośne lub skośne w prawo, co oznacza, że prawy ogon rozkładu jest dłuższy niż lewy. Jeśli skośność jest ujemna, dane są ujemnie skośne lub skośne w lewo, co oznacza, że lewy ogon jest dłuższy. Jeśli skośność=0, dane są idealnie symetryczne.
Co oznacza, że dane są ujemnie skośne?
W statystyce rozkład ujemnie skośny (znany również jako lewoskośny) jest typem rozkładu, w którym więcej wartości jest skoncentrowanych po prawej stronie (ogon) wykresu rozkładu, podczas gdy lewy ogon wykresu rozkładu jest dłuższy.
Czy w rozkładzie dodatnio skośnym największa wartość będzie miała wartość?
Dla rozkładu dodatnio skośnego średnia będzie zawsze najwyższym oszacowaniem tendencji centralnej, a tryb będzie zawsze najniższym oszacowaniem tendencji centralnej (zakładając, że rozkład ma tylko jeden tryb).
Jak radzić sobie z danymi skośnymi?
Najlepszym sposobem naprawy jest wykonanie transformacji logarytmicznej tych samych danych, z zamiarem zmniejszenia skośności. Po wykonaniu logarytmu tych samych danych krzywa wydaje się być normalnie rozłożona, choć nie jest idealnie normalna, to wystarczy, aby naprawić problemy związane ze skośnym zestawem danych, jak widzieliśmy wcześniej.
