التشتت مقابل الانحراف
في نظرية الإحصاء والاحتمالات ، غالبًا ما يجب التعبير عن التباين في التوزيعات بطريقة كمية لأغراض المقارنة. التشتت والانحراف مفهومان إحصائيان حيث يتم تقديم شكل التوزيع في مقياس كمي.
المزيد عن التشتت
في الإحصاء ، يكون التشتت هو اختلاف متغير عشوائي أو توزيع احتمالي له. إنه مقياس لمدى تواجد نقاط البيانات عن القيمة المركزية. للتعبير عن هذا من الناحية الكمية ، يتم استخدام مقاييس التشتت في الإحصاء الوصفي.
التباين والانحراف المعياري والمدى الربيعي هي أكثر مقاييس التشتت شيوعًا.
إذا كانت قيم البيانات تحتوي على وحدة معينة ، بسبب المقياس ، فقد تحتوي مقاييس التشتت أيضًا على نفس الوحدات. المدى بين العشرية ، المدى ، متوسط الفرق ، متوسط الانحراف المطلق ، متوسط الانحراف المطلق ، والانحراف المعياري للمسافة هي مقاييس للتشتت مع الوحدات.
في المقابل ، هناك مقاييس للتشتت لا تحتوي على وحدات ، أي بلا أبعاد. التباين ، ومعامل الاختلاف ، والمعامل الربعي للتشتت ، وفرق المتوسط النسبي هي مقاييس للتشتت بدون وحدات.
يمكن أن ينشأ التشتت في النظام من الأخطاء ، مثل الأخطاء الأداتية والرصدية. أيضًا ، يمكن أن تؤدي الاختلافات العشوائية في العينة نفسها إلى اختلافات. من المهم أن يكون لديك فكرة كمية حول التباين في البيانات قبل إجراء استنتاجات أخرى من مجموعة البيانات.
المزيد عن الانحراف
في الإحصاء ، الانحراف هو مقياس لعدم تناسق التوزيعات الاحتمالية. يمكن أن يكون الانحراف موجبًا أو سلبيًا ، أو غير موجود في بعض الحالات. يمكن اعتباره أيضًا مقياسًا للإزاحة عن التوزيع الطبيعي.
إذا كان الانحراف موجبًا ، فسيتم توسيط الجزء الأكبر من نقاط البيانات على يسار المنحنى ويكون الذيل الأيمن أطول. إذا كان الانحراف سالبًا ، يتركز الجزء الأكبر من نقاط البيانات في اتجاه يمين المنحنى ويكون الذيل الأيسر طويلًا نوعًا ما. إذا كان الانحراف صفرًا ، فسيتم توزيع السكان بشكل طبيعي.
في التوزيع الطبيعي ، أي عندما يكون المنحنى متماثلًا ، يكون للمتوسط والوسيط والوضع نفس القيمة. إذا لم يكن الانحراف صفراً ، فإن هذه الخاصية لا تصمد ، وقد يكون للمتوسط والوضع والوسيط قيم مختلفة.
يشيع استخدام معاملي الانحرافبيرسون الأول والثاني لتحديد انحراف التوزيعات.
قهوة الانحراف الأول لبيرسون=(متوسط - الوضع) / (الانحراف المعياري)
قهوة الانحراف الثاني لبيرسون=3 (متوسط - الوضع) / (انحراف ساتندارد)
في الحالات الأكثر حساسية ، يتم استخدام معامل العزم القياسي المعدل فيشر-بيرسون.
G={n / (n-1) (n-2)} ∑i=1((y-ӯ) / ق)3
ما الفرق بين التشتت والانحراف؟
مخاوف التشتت بشأن النطاق الذي يتم فيه توزيع نقاط البيانات ، ويتعلق الانحراف بتماثل التوزيع.
كلا مقياسي التشتت والانحراف هما مقاييس وصفية ويعطي معامل الانحراف إشارة إلى شكل التوزيع.
تُستخدم مقاييس التشتت لفهم نطاق نقاط البيانات والإزاحة عن المتوسط بينما يتم استخدام الانحراف لفهم الميل لتغير نقاط البيانات في اتجاه معين.
