Может ли быть искажено нормальное распределение: подробные факты, примеры и часто задаваемые вопросы

Нетнормальное распределение перекошена с нулевой перекосом, так что ответ на самую распространенную путаницу может быть нормальным распределение быть асимметричным является нормальным распределением, а не асимметричным распределением, поскольку кривая нормального распределения симметрична без хвоста, асимметрия которого равна нулю. Кривая нормального распределения имеет форму колокола с симметрией на кривой.

Поскольку асимметрия - это отсутствие симметрии кривой, поэтому, если симметрия присутствует на кривой, асимметрия отсутствует.

Как узнать, нормально ли распределены данные?

Для данных, чтобы проверить, нормально ли они распределены или нет, просто попробуйте набросать гистограмму и из кривой кривой, если симметрия присутствует в кривой, то данные нормально распределены, из самой кривой данных вопрос может ли быть нормальное распределение перекошены или не очищены, если понятие перекоса понятно. Рисование гистограммы или кривой в каждом случае утомительно или требует много времени, поэтому вместо этого используется ряд статистических тестов, таких как статистика Андерсона-Дарлинга (AD), которые более полезны для определения того, распределены ли данные нормально или нет.

Данные, которые следуют нормальному распределению, имеют нулевую асимметрию кривой, а характеристики кривой асимметричного распределения отличаются без симметрии, это мы поймем на следующем примере:

Пример: Найдите процент баллов, лежащих в диапазоне от 70 до 80, если баллы по математике студентов университета нормально распределены со средним значением 67 и стандартным отклонением 9?

Может ли нормальное распределение быть искаженным
симметрия в нормальном распределении или может ли нормальное распределение быть перекошенным

Решение:

Чтобы найти процент набранных очков, мы следуем вероятности нормального распределения, обсуждавшейся ранее в нормальное распределение, поэтому для этого сначала мы преобразуем в нормальную переменную и будем следовать таблице, обсуждаемой в нормальное распределение найти вероятность с помощью преобразования

Z=(X-μ)/σ

мы хотим найти процент очков между 70 и 80, поэтому мы используем случайная переменная значения 70 и 80 с заданным средним значением 67 и стандартным отклонением 9 это дает

Z=70-67/9 = 0.333

и

Z=80-67/9 = 1.444

Это мы можем набросать как

выше заштрихованная область показывает область между z=0.333 и z=1.444 из таблицы стандартный нормальный переменный вероятности

P(z>0.333)=0.3707
и
P(z>1.444)=0.0749
so
p(0.333 <z0.333)-P(z>1.444)=0.3707-0.0749=0.2958

таким образом, 29.58% студентов наберут от 70 до 80 баллов.

В приведенном выше примере асимметрия кривой равна нулю, а кривая симметрична, чтобы проверить, нормально ли распределены данные или нет, мы должны выполнить проверку гипотез.

Как узнать, смещено ли распределение влево или вправо?

Известно, что распределение является асимметричным, если оно имеет правый или левый хвост на кривой, поэтому в зависимости от характера кривой мы можем судить о том, имеет ли распределение положительную или отрицательную асимметрию. Понятие асимметрии подробно обсуждается в статьях положительно и отрицательно кривое распределение. Если симметрия в левой части отсутствует, распределение скошено влево, а если симметрия отсутствует в правой части, распределение скошено вправо. Лучший способ проверить, является ли распределение асимметричным, — это проверить вариации центральных тенденций, которые являются средними. median>mode, то распределение смещено вправо. Геометрическое представление выглядит следующим образом

левый перекос распределение
правостороннее распределение

Меры для расчета асимметрии влево или вправо для информации, подробно приведенной в статье перекос.

Что такое допустимая асимметрия?

Поскольку асимметрия, как обсуждалось ранее, представляет собой отсутствие симметрии, то, какой диапазон является приемлемым, должно быть ясно. Вопрос о том, может ли нормальное распределение быть асимметричным, возникает, чтобы проверить, является ли нормальное распределение приемлемым или нет, и ответ о приемлемой асимметрии находится в нормальном распределении, потому что в нормальном распределении асимметрия равна нулю, а распределение, в котором асимметрия близка к нулю больше приемлемый. Итак, после тестирования на перекос если асимметрия близка к нулю, то асимметрия приемлема в зависимости от требований и диапазона для клиента.

Вкратце, допустимая асимметрия — это асимметрия, которая ближе к нулю в соответствии с требованием.

Насколько перекошено слишком перекошено?

Асимметрия - это статистическое измерение для проверки симметрии, присутствующей в кривой распределения, а также информация и все меры для проверки наличия или отсутствия асимметрии, в зависимости от того, что мы можем определить, далеко ли распределение от нуля, а затем слишком асимметрично или симметрично равен нулю, то мы можем сказать, что распределение слишком асимметрично.

Как определить нормальное распределение?

Чтобы определить, является распределение нормальным или нет, мы должны посмотреть, имеет ли распределение симметрию или нет, если симметрия присутствует, а асимметрия равна нулю, то распределение является нормальным, подробные методы и приемы уже подробно обсуждались в нормальное распределение

Искажают ли данные выбросы?

В данных распределения, если какие-либо данные следуют необычным образом и очень далеко или далеко от обычных данных, которые известны как выбросы, и в большинстве случаев выбросы ответственны за асимметрию распределения и из-за необычного характера выбросов распределение имеют асимметрию, поэтому мы можем сказать, что в распределении выбросы искажают данные. Выбросы во всех случаях не будут искажать данные, они искажают данные только в том случае, если они также следуют систематической последовательности в непрерывном распределении, чтобы дать кривую с левым или правым хвостом.

В предыдущих статьях подробно обсуждалось нормальное распределение и асимметричное распределение.

Наверх