Если графики данных симметричны, распределение имеет нулевую асимметрию, независимо от того, насколько длинными или толстыми являются хвосты. Три распределения вероятностей, изображенные ниже, имеют положительную асимметрию (или асимметрию вправо) в возрастающей степени. Распределения с отрицательным перекосом также известны как распределения с перекосом влево.
Что значит, если асимметрия равна 0?
Значение асимметрии может быть положительным или отрицательным или даже неопределенным. Если асимметрия равна 0, данные совершенно симметричны, хотя это маловероятно для реальных данных. Общее эмпирическое правило: если асимметрия меньше -1 или больше 1, распределение сильно асимметрично.
Когда коэффициент асимметрии равен нулю, распределение равно?
Нулевое значение означает отсутствие асимметрии вообще. Большое отрицательное значение означает, что распределение имеет отрицательную асимметрию. Большое положительное значение означает, что распределение имеет положительную асимметрию.
Какое из них верно для распределения с нулевой асимметрией?
Мы знаем, что распределения с нулевой асимметрией симметричны… На самом деле это неверно --- симметрия подразумевает нулевую асимметрию (при условии, что коэффициент асимметрии существует), но ноль асимметрия не означает симметрии.
Когда дистрибутив считается искаженным?
Распределение считается асимметричным, когда точки данных сгруппированы ближе к одной стороне шкалы, чемдругой, создающий несимметричную кривую. Другими словами, правая и левая части распределения формируются по-разному. Существует два типа асимметричных распределений.
