Коэффициент асимметрии Пирсона в Excel (шаг за шагом)

Коэффициент асимметрии Пирсона в Excel (шаг за шагом)

Разработанный биостатистиком Карлом Пирсоном , коэффициент асимметрии Пирсона — это способ измерения асимметрии в наборе выборочных данных.

На самом деле есть два метода, которые можно использовать для расчета коэффициента асимметрии Пирсона:

Способ 1: использование режима

Асимметрия = (среднее значение – мода) / стандартное отклонение выборки

Метод 2: использование медианы

Асимметрия = 3 (среднее значение — медиана) / стандартное отклонение выборки

В общем, второй метод предпочтительнее, потому что мода не всегда является хорошим показателем того, где находится «центральное» значение набора данных, и в данном наборе данных может быть более одной моды.

В следующем пошаговом примере показано, как рассчитать обе версии коэффициента асимметрии Пирсона для заданного набора данных в Excel.

Шаг 1: Создайте набор данных

Во-первых, давайте создадим следующий набор данных в Excel:

Шаг 2. Рассчитайте коэффициент асимметрии Пирсона (используя режим)

Затем мы можем использовать следующую формулу для расчета коэффициента асимметрии Пирсона с использованием режима:

Коэффициент асимметрии Пирсона в Excel

Асимметрия оказывается равной 1,295 .

Шаг 3: Рассчитайте коэффициент асимметрии Пирсона (используя медиану)

Мы также можем использовать следующую формулу для расчета коэффициента асимметрии Пирсона с использованием медианы:

Коэффициент асимметрии Пирсона в Excel с использованием медианы

Асимметрия оказывается равной 0,569 .

Как интерпретировать асимметрию

Мы интерпретируем коэффициент асимметрии Пирсона следующим образом:

  • Значение 0 указывает на отсутствие асимметрии. Если бы мы создали гистограмму для визуализации распределения значений в наборе данных, она была бы идеально симметричной.
  • Положительное значение указывает на положительный перекос или «правильный» перекос. Гистограмма покажет «хвост» в правой части распределения.
  • Отрицательное значение указывает на отрицательный перекос или «левый» перекос. Гистограмма покажет «хвост» в левой части распределения.

В нашем предыдущем примере асимметрия была положительной, что указывает на то, что распределение значений данных было положительно или «правильно» асимметричным.

Дополнительные ресурсы

Ознакомьтесь с этой статьей для хорошего объяснения левостороннего и правостороннего распределения.

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.