Qu'est-ce que la distribution asymétrique?

Une distribution asymétrique fait référence à une distribution de probabilité inégale et de nature asymétrique.Contrairement à une distribution normale standard, qui ressemble à une courbe de cloche de forme, les distributions asymétriques sont déplacées d'un côté, possédant une queue plus longue d'un côté par rapport à l'autre côté de la médiane.L'autre côté de la courbe possédera un pic de valeurs en cluster où la majorité des points de données se produisent.Ce type de courbe de distribution est généralement classé comme ayant soit un asymétrie positif, soit un biais négatif, en fonction de la direction du changement de courbes.

Généralement, une distribution asymétrique possède une asymétrie positive si la queue de la courbe est plus longue surle côté droit par rapport au côté gauche.Cette distribution asymétrique est également appelée biaisée vers la droite car le côté droit possède l'extension plus large des points de données.Les courbes de biais positives possèdent le plus grand nombre de valeurs vers le côté gauche de la courbe.

En revanche, les distributions biaisées négativement possèdent le plus de points de données sur le côté droit de la courbe.Ces courbes ont des queues plus longues sur les côtés gauche, ils seraient donc biaisés vers la gauche.Une règle importante pour déterminer la direction du biais est de considérer la longueur de la queue plutôt que l'emplacement de la moyenne ou de la médiane.En effet, le biais est finalement causé par les valeurs les plus éloignées, qui étendent la courbe vers ce côté du graphique.

La compréhension des propriétés d'une distribution asymétrique est importante dans de nombreuses applications statistiques.Beaucoup de gens supposent que les données suivent une courbe de cloche ou une distribution normale, ils supposent donc également qu'un graphique n'a aucune asymétrie.Ces hypothèses, cependant, pourraient les conduire à une mauvaise interprétation des informations sur la distribution réelle.

Une distribution asymétrique est intrinsèquement inégale, donc elle ne suivra pas des modèles normaux standard tels que l'écart standard.Les distributions normales impliquent un écart-type qui s'applique aux deux côtés de la courbe, mais les distributions asymétriques auront des valeurs d'écart-type différentes pour chaque côté de la courbe.En effet, les deux côtés ne sont pas des images miroir les unes des autres, donc les équations décrivant un côté ne peuvent pas être appliquées à l'autre.La valeur d'écart type est généralement plus grande pour le côté avec la queue plus longue car il y a une propagation plus large de données de ce côté par rapport à la queue plus courte.