歪んだ分布とは何ですか？

skeed歪んだ分布とは、本質的に不均一で非対称の確率分布を指します。ベル曲線に似た標準的な正規分布とは異なり、歪んだ分布は片側にシフトされ、中央値のもう一方の側と比較して片側に長い尾を持っています。曲線の反対側には、データポイントの大部分が発生する値のクラスターピークがあります。このタイプの分布曲線は通常、曲線シフトの方向に応じて、正のスキューまたは負のスキューのいずれかであると分類されます。左側と比較した場合の右側。この歪んだ分布は、右側がデータポイントのより広い拡張を持っているため、右に歪んだものとも呼ばれます。正のスキュー曲線は、曲線の左側に向かって最大数の値を持っています。これらの曲線は左側に長い尾を持っているため、左に歪んでいると言われています。スキューの方向を決定する際の重要なルールは、平均または中央値の位置ではなく、尾の長さを考慮することです。これは、スキューが最終的に最も遠い値によって引き起こされるためであり、これにより曲線がグラフのその側に向かって伸びます。多くの人々は、データがベル曲線、または正規分布に従うと仮定しているため、グラフには歪度がゼロであるとも想定しています。ただし、これらの仮定は、実際の分布に関する情報を誤って解釈することにつながる可能性があります。通常の分布には、曲線の両側に適用される1つの標準偏差が含まれますが、歪んだ分布には、曲線の各側に異なる標準偏差値があります。これは、両側が互いの鏡像ではないため、片側を記述する方程式をもう片方に適用できないためです。標準の偏差値は、より短い尾と比較した場合、その側にデータが広く広がるため、長い尾の側では一般に大きくなります。