Nãodistribuição normal é enviesado com assimetria zero, então a resposta para a confusão mais comum pode ser normal distribuição ser assimétrica é distribuição normal não é distribuição assimétrica, pois a curva da distribuição normal é simétrica sem cauda cuja assimetria é zero. A curva de distribuição normal é em forma de sino com simetria na curva.
Como a assimetria é falta de simetria na curva, se a simetria estiver presente na curva, há falta de assimetria.
Como você sabe se os dados são normalmente distribuídos?
Para os dados verificarem se são normalmente distribuídos ou não apenas tente esboçar o histograma e da curva da curva se a simetria está presente na curva então os dados são normalmente distribuídos, a partir da própria curva dos dados a questão pode ser distribuição normal distorcida ou não clareada se o conceito de assimetria for claro. Esboçar o histograma ou curva em cada caso é tedioso ou demorado, portanto, em vez disso, há vários testes estatísticos como a estatística de Anderson-Darling (AD), que são mais úteis para dizer se os dados são normalmente distribuídos ou não.
Os dados que seguem a distribuição normal têm assimetria zero na curva e as características da curva da distribuição assimétrica são diferentes sem simetria, isso entenderemos com o seguinte exemplo:
Exemplo: Encontre o percentual de pontuação entre 70 a 80 se a pontuação de matemática dos estudantes universitários é normalmente distribuída com média 67 e desvio padrão 9?
Alternativa?
Para encontrar a porcentagem de pontuação, seguimos a probabilidade para a distribuição normal discutida anteriormente em distribuição normal, então para fazer isso primeiro vamos converter em variável normal e seguir a tabela discutida em distribuição normal para encontrar a probabilidade usando a conversão
Z=(X-μ)/σ
queremos encontrar a porcentagem de pontuação entre 70 e 80, então usamos variável aleatória valores 70 e 80 com a média dada 67 e desvio padrão 9 isso dá
Z=70-67/9 = 0.333
e
Z=80-67/9 = 1.444
Isso podemos esboçar como
a área sombreada acima mostra a região entre z=0.333 e z=1.444 da tabela de padrão normal variável as probabilidades são
P(z > 0.333)=0.3707
e
P(z > 1.444)=0.0749
so
p(0.333 < z0.333)-P(z > 1.444)=0.3707-0.0749=0.2958
então 29.58% dos alunos vão pontuar entre 70 e 80 .
No exemplo acima a assimetria da curva é zero e a curva é simétrica, para verificar se os dados estão distribuídos normalmente ou não temos que realizar os testes de hipóteses.
Como você sabe se uma distribuição está inclinada para a esquerda ou para a direita?
Sabe-se que a distribuição é assimétrica se for assimétrica à direita ou à esquerda na curva, de modo que, dependendo da natureza da curva, podemos julgar se a distribuição é assimétrica positiva ou assimétrica negativa. O conceito de assimetria é discutido em detalhes nos artigos positivamente e negativamente distribuição enviesada. Se faltar simetria no lado esquerdo, a distribuição é assimétrica à esquerda e se faltar simetria no lado direito, a distribuição é assimétrica à direita. A melhor maneira de verificar se a distribuição é assimétrica é verificar a variação nas tendências centrais, ou seja, média mediana>modo então a distribuição é assimétrica à direita. A representação geométrica é a seguinte
As medidas para calcular a assimetria à esquerda ou à direita para as informações fornecidas em detalhes no artigo de torção.
O que é uma assimetria aceitável?
Como a assimetria discutida anteriormente é a falta de simetria, então qual intervalo é aceitável deve ser claro. A questão se a distribuição normal é assimétrica surge para verificar se na distribuição normal é aceitável ou não e a resposta da assimetria aceitável está na distribuição normal porque na distribuição normal a assimetria é zero e a distribuição em que a assimetria está próxima de zero é mais aceitável. Então, após o teste de torção se a assimetria for mais próxima de zero, a assimetria será aceitável dependendo do requisito e do intervalo para o cliente.
Em resumo, a assimetria aceitável é a assimetria que está mais próxima de zero conforme o requisito.
Quão enviesado é muito enviesado?
A assimetria é a medida estatística para verificar a simetria presente na curva da distribuição e as informações e todas as medidas para verificar se a assimetria está presente ou não, dependendo do que podemos encontrar se a distribuição está longe de zero, então muito assimétrica ou simetria é zero, então podemos dizer que a distribuição é muito assimétrica.
Como você determina a distribuição normal?
Para determinar se a distribuição é normal ou não, temos que olhar se a distribuição tem simetria ou não, se a simetria está presente e a assimetria é zero, então a distribuição é distribuição normal, os métodos e técnicas de detalhe já foram discutidos em detalhes em distribuição normal
Os outliers distorcem os dados?
Nos dados de distribuição, se algum dado segue de maneira incomum e muito distante ou distante dos dados usuais, é conhecido como outlier e na maioria dos casos os outliers são responsáveis pela assimetria da distribuição e por causa da natureza incomum dos outliers a distribuição tem assimetria, então podemos dizer que na distribuição os dados discrepantes distorcem os dados. Os outliers em todos os casos não distorcerão os dados, eles distorcerão os dados apenas se também seguirem a sequência sistemática em distribuição contínua para fornecer curva de cauda esquerda ou direita.
Nos artigos anteriores discutimos a discussão detalhada da distribuição normal e da distribuição assimétrica.
Eu sou DR. Mohammed Mazhar Ul Haque. Concluí meu doutorado. em Matemática e atuando como professor assistente em Matemática. Possui 12 anos de experiência em docência. Possuindo vasto conhecimento em Matemática Pura, precisamente em Álgebra. Ter a imensa capacidade de projetar e resolver problemas. Capaz de motivar candidatos para melhorar seu desempenho.
Adoro contribuir com Lambdageeks para tornar a matemática simples, interessante e autoexplicativa para iniciantes e também para especialistas.