Ano ang pamamahagi ng skewed?

Ang isang pamamahagi ng skewed ay tumutukoy sa isang pamamahagi ng posibilidad na hindi pantay at walang simetrya sa kalikasan.Hindi tulad ng isang karaniwang normal na pamamahagi, na kahawig ng isang curve ng kampanilya sa hugis, ang mga pamamahagi ng skewed ay inilipat sa isang tabi, na nagtataglay ng isang mas mahabang buntot sa isang panig na may kaugnayan sa kabilang panig ng panggitna.Ang iba pang bahagi ng curve ay magkakaroon ng isang clustered rurok ng mga halaga kung saan naganap ang karamihan ng mga puntos ng data.Ang ganitong uri ng curve ng pamamahagi ay karaniwang inuri bilang pagkakaroon ng alinman sa isang positibong skew o isang negatibong skew, depende sa direksyon ng shift curves.sa kanang bahagi kung ihahambing sa kaliwang bahagi.Ang pamamahagi ng skewed na ito ay tinutukoy din bilang skewed sa kanan dahil ang kanang bahagi ay nagtataglay ng mas malawak na pagpapalawak ng mga puntos ng data.Ang mga positibong curves ng skew ay nagtataglay ng pinakamalaking bilang ng mga halaga patungo sa kaliwang bahagi ng curve.

Sa kaibahan, ang negatibong mga pamamahagi ng skewed ay nagtataglay ng pinakamaraming mga puntos ng data sa kanang bahagi ng curve.Ang mga curves na ito ay may mas mahahabang mga buntot sa kaliwang panig, kaya sinasabing skewed sa kaliwa.Ang isang mahalagang patakaran sa pagtukoy ng direksyon ng skew ay isaalang -alang ang haba ng buntot kaysa sa lokasyon ng ibig sabihin o median.Ito ay dahil ang skew ay sa huli ay sanhi ng pinakamalayo na mga halaga ng panlabas, na umaabot sa curve papunta sa gilid ng graph.Maraming mga tao ang ipinapalagay na ang data ay sumusunod sa isang curve ng kampanilya, o normal na pamamahagi, kaya ipinapalagay din nila na ang isang graph ay may zero skewness.Ang mga pagpapalagay na ito, gayunpaman, ay maaaring humantong sa kanila upang maling misinterpret ang impormasyon tungkol sa aktwal na pamamahagi.Ang mga normal na pamamahagi ay nagsasangkot ng isang karaniwang paglihis na nalalapat sa magkabilang panig ng curve, ngunit ang mga pamamahagi ng skewed ay magkakaroon ng iba't ibang karaniwang mga halaga ng paglihis para sa bawat panig ng curve.Ito ay dahil ang dalawang panig ay hindi mga imahe ng salamin ng bawat isa, kaya ang mga equation na naglalarawan sa isang panig ay hindi mailalapat sa iba pa.Ang karaniwang halaga ng paglihis sa pangkalahatan ay mas malaki para sa gilid na may mas mahabang buntot dahil mayroong isang mas malawak na pagkalat ng data sa gilid na iyon kung ihahambing sa mas maiikling buntot.