Podsumowując, generalnie jeśli rozkład danych jest przekrzywiony w lewo, średnia jest mniejsza niż mediana, która często jest mniejsza niż tryb. Jeśli rozkład danych jest przekrzywiony w prawo, tryb jest często mniejszy niż mediana, czyli mniej niż średnia.
Dlaczego przekrzywione dane mają mniejszy wpływ na medianę?
Dlaczego przekrzywione dane mają mniejszy wpływ na medianę niż na średnią? Jednak, gdy dane stają się przekrzywione, średnia traci zdolność zapewniania najlepszej centralnej lokalizacji dla danych, ponieważ przekrzywione dane odciągają je od typowej wartości.
Dlaczego mediana jest lepsza w przypadku przekrzywionych danych?
W przypadku rozkładów, które mają wartości odstające lub są przekrzywione, mediana jest często preferowaną miarą tendencji centralnej, ponieważ mediana jest bardziej odporna na wartości odstające niż średnia… Zwróć uwagę, że środek jest ciągnięty w kierunku skośności (tj. Kierunku ogona).
Kiedy przekrzywiony w prawo, średnia jest mediana?
Dla rozkładu skośnego w prawo, średnia jest zazwyczaj większa niż mediana Należy również zauważyć, że ogon rozkładu po prawej stronie (dodatni) jest dłuższy niż po stronie lewa strona. Z diagramu pudełka i wąsów możemy również zobaczyć, że mediana jest bliżej pierwszego kwartyla niż trzeciego kwartyla.
Jak skośność wpływa na dane?
Skutki skośności
Jeśli w danych jest zbyt dużo skośności, wiele modeli statystycznych nie działa, ale dlaczego. Tak więc w danych skośnych, obszar ogona może działać jako wartość odstająca dla modelu statystycznego i wiemy, że wartości odstające niekorzystnie wpływają na wydajność modelu, zwłaszcza na modele oparte na regresji.