asimetrija

Što je Skewness?

Škrtost se odnosi na distorziju ili asimetriju u simetričnoj krivulji zvona ili normalnu distribuciju u skupu podataka. Ako se krivulja pomakne ulijevo ili udesno, kaže se da je nagnuta. Skewness se može kvantificirati kao prikaz stupnja u kojem određena distribucija varira od normalne distribucije. Normalna raspodjela ima nagib od nule, dok bi, na primjer, lonormalna distribucija pokazala određeni stupanj pravog nagiba.

Tri distribucije vjerojatnosti prikazane u nastavku su u sve većem stupnju pozitivno nagnute (ili desno). Distribucije s negativnom kosom snagom poznate su i kao distribucije s lijevom kosom glavom. Skewness se koristi zajedno s kurtozom kako bi se bolje procijenila vjerojatnost da će se događaji upasti u repove distribucije vjerojatnosti.

Ključni odvodi

• Skewness, u statistici, je stupanj izobličenja iz simetrične krivulje zvona u distribuciji vjerojatnosti.
• Distribucije mogu u različitom stupnju iskazivati ​​desno (pozitivno) nakrivljenost ili lijevo (negativno).
• Ulagači primjećuju neispravnost kad ocjenjuju raspodjelu povrata, jer ona, poput kurtoze, uzima u obzir krajnosti skupa podataka, a ne fokusiranje samo na prosjek.

Objašnjenje Skewness-a

Pored pozitivnog i negativnog nagiba, za distribucije se također može reći da ima nulu ili nedefinirani nagib. U krivulji distribucije podaci na desnoj strani krivulje mogu se suziti drugačije od podataka na lijevoj strani. Ti su sužavani poznati kao "repovi". Negativno nakrivljenje odnosi se na duži ili deblji rep na lijevoj strani raspodjele, dok se pozitivno naginje na duži ili deblji rep s desne strane.

Srednja vrijednost pozitivno nagnutih podataka bit će veća od medijane. U distribuciji koja je negativno nagnuta događa se upravo suprotno: srednja vrijednost negativno iskrivljenih podataka bit će manja od medijane. Ako je grafikon podataka simetričan, raspodjela ima nultu skočnost, bez obzira na to koliko su dugi ili masni repovi.

Postoji nekoliko načina za mjerenje nakrivljenosti. Pearsonov prvi i drugi koeficijent nakrivljenosti su dva uobičajena. Pearsonov prvi koeficijent nakrivljenosti ili Pearson-ov način kočenja oduzima mod od srednje vrijednosti i razlikuje standardnom devijacijom. Pearsonov drugi koeficijent nagiba ili Pearsonov srednji kosost oduzima srednju od srednje, množi razliku s tri i dijeli proizvod standardnim odstupanjem.

Formule za Pearsonovu kosost su:

gdje:

• Sk1 je Pearsonov prvi koeficijent nakrivljenosti, a Sk ₂ drugi;
• s je standardno odstupanje za uzorak;
• x̄ je srednja vrijednost;
• Mo je modalna (mod) vrijednost; i
• Md je srednja vrijednost.

Pearsonov prvi koeficijent nakrivljenosti koristan je ako podaci pokazuju jak način rada. Ako podaci imaju slab način rada ili su višestruki, Pearsonov drugi koeficijent može biti poželjniji, jer se ne oslanja na način kao mjerilo središnje tendencije.

00:58

Što je Skewness ">

Što vam govori Skewness?

Ulagači primjećuju neispravnost kad ocjenjuju raspodjelu povrata, jer ona, poput kurtoze, uzima u obzir krajnosti skupa podataka, a ne fokusiranje samo na prosjek. Osobito kratkoročni i srednjoročni investitori trebaju gledati krajnosti jer je manje vjerojatno da će zadržati poziciju dovoljno dugo da bi bili sigurni da će prosjek uspjeti.

Investitori obično koriste standardno odstupanje za predviđanje budućih povrata, ali standardno odstupanje pretpostavlja normalnu distribuciju. Kako se malo distribucija povrata približava uobičajenoj, iskrivljenost je bolja mjera na kojoj se mogu temeljiti predviđanja o učinku. To je zbog rizika od iskrivljenja.

Rizik proklizavanja je povećani rizik od pojave podatkovne točke velike skočnosti u nakrivljenoj distribuciji. Mnogi financijski modeli koji pokušavaju predvidjeti buduće poslovanje imovine pretpostavljaju normalnu distribuciju u kojoj su mjere središnje tendencije jednake. Ako su podaci iskrivljeni, ovakav model uvijek će podcijeniti rizik od kososti u svojim predviđanjima. Što više podataka bude nakrivljen, manje će biti točan ovaj financijski model.

Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.

Povezani uvjeti

Normalna raspodjela Normalna raspodjela je kontinuirana raspodjela vjerojatnosti u kojoj vrijednosti leže na simetričnom nivou većinom oko srednje vrijednosti. više Platykurtosis Platykurtosis je statistički izraz koji se odnosi na relativnost ravnomjernosti raspodjele vjerojatnosti. više Zvuk krivulje zvona Krivulja zvona najčešća je vrsta distribucije za varijablu i stoga se smatra normalnom raspodjelom. Izraz "krivulja zvona" potječe iz činjenice da se graf koji koristi za prikaz normalne raspodjele sastoji od crte u obliku zvona. više Rizik rizika u investicijama Rizik prinosa je rizik portfelja koji nastaje kada je mogućnost da se ulaganje pomakne više od tri standardna odstupanja od prosjeka veća od onoga što pokazuje normalna distribucija. više Simetrična raspodjela Simetrična raspodjela očita je kad se vrijednosti varijabli javljaju u pravilnom intervalu. Pored toga, srednja vrijednost, srednja vrijednost i način pojavljuju se u istoj točki. više Kurtoza Kurtoza je statistička mjera koja se koristi za opisivanje raspodjele promatranih podataka oko srednje vrijednosti. Ponekad se naziva „volatilnost hlapljivosti“. više partnerskih veza