Cos'è la distribuzione distorta?

Una distribuzione distorta si riferisce a una distribuzione di probabilità di natura irregolare e asimmetrica.A differenza di una distribuzione normale standard, che ricorda una curva a campana, le distribuzioni distorte vengono spostate da un lato, possiedendo una coda più lunga su un lato rispetto all'altro lato della mediana.L'altro lato della curva possiederà un picco raggruppato di valori in cui si verifica la maggior parte dei punti dati.Questo tipo di curva di distribuzione è generalmente classificata come avere una inclinazione positiva o una inclinazione negativa, a seconda della direzione dello spostamento delle curve.

In generale, si dice che una distribuzione inclinata possieda inclinarsi positiva se la coda della curva è più lunga attivail lato destro rispetto al lato sinistro.Questa distribuzione distorta è anche definita distorta a destra perché il lato destro possiede l'estensione più ampia dei punti dati.Le curve di inclinazione positive possiedono il maggior numero di valori verso il lato sinistro della curva.

Al contrario, le distribuzioni distorte negativamente possiedono il maggior numero di punti dati sul lato destro della curva.Queste curve hanno code più lunghe sui lati sinistro, quindi si dice che siano distorti a sinistra.Una regola importante nel determinare la direzione di inclinazione è considerare la lunghezza della coda piuttosto che la posizione della media o della mediana.Questo perché l'inclinazione è in definitiva causata dai valori periferici più lontani, che allungano la curva verso quel lato del grafico.

La comprensione delle proprietà di una distribuzione distorta è importante in molte applicazioni statistiche.Molte persone presumono che i dati seguano una curva a campana o una distribuzione normale, quindi presumono anche che un grafico abbia zero asimmetria.Questi presupposti, tuttavia, potrebbero portarli a interpretare erroneamente informazioni sulla distribuzione effettiva.

Una distribuzione distorta è intrinsecamente irregolare di natura, quindi non seguirà modelli normali standard come la deviazione standard.Le distribuzioni normali comportano una deviazione standard che si applica a entrambi i lati della curva, ma le distribuzioni distorte avranno valori di deviazione standard diversi per ciascun lato della curva.Questo perché i due lati non sono immagini specchio l'una dell'altra, quindi le equazioni che descrivono un lato non possono essere applicate all'altra.Il valore di deviazione standard è generalmente maggiore per il lato con la coda più lunga perché c'è una diffusione più ampia di dati su quel lato rispetto alla coda più corta.