Косоокість

Що таке Skewness?

Під нахилом розуміється спотворення або асиметрія в симетричній кривій дзвону, або нормальне розподіл у наборі даних. Якщо крива зміщена вліво або вправо, вона вважається перекошеною. Шкісність можна кількісно визначити як подання того, наскільки даний розподіл змінюється від звичайного розподілу. Нормальний розподіл має перекос нуля, тоді як, наприклад, лонормальне розподіл демонструє деяку ступінь правого перекосу.

Три розподіли ймовірності, зображені нижче, є позитивно скасованими (або косими правою) в більшій мірі. Негативно нахилені розподіли також відомі як дистрибуції з косою стрілкою. Косоокість використовується разом з куртозом, щоб краще судити про ймовірність подій, що потрапляють у хвости розподілу ймовірностей.

Ключові вивезення

• Шкісність, в статистиці, - це ступінь спотворення від симетричної кривої дзвона при розподілі ймовірностей.
• Поширення можуть проявляти різну (позитивну) косий або ліву (негативну) косий вигляд.
• Інвестори відзначають хиткість, оцінюючи розподіл прибутку, оскільки він, як і куртоз, враховує крайність набору даних, а не фокусується виключно на середньому.

Пояснення косоокості

Окрім позитивного та негативного перекосу, у розподілах також можна сказати, що вони мають нульовий або невизначений перекос. У кривій розподілу дані на правій частині кривої можуть звужуватися по-різному, ніж у лівій частині. Ці звуження відомі як «хвости». Негативний перекіс відноситься до довшого або товстішого хвоста з лівого боку розподілу, тоді як позитивний перекос відноситься до довшого чи товстішого хвоста справа.

Середнє значення позитивно перекошених даних буде більше, ніж медіана. У розподілі, який має негативний перекос, відбувається якраз навпаки: середнє значення негативно перекошених даних буде менше, ніж медіана. Якщо графік даних симетрично, то розподіл має нульовий нахил, незалежно від того, наскільки довгі або жирні хвости.

Існує кілька способів вимірювання косості. Перший і другий коефіцієнти косості Пірсона - це два загальних. Перший коефіцієнт косості Пірсона або косості в режимі Пірсона віднімає режим від середнього і ділить різницю на стандартне відхилення. Другий коефіцієнт косості Пірсона, або середня косисть Пірсона, віднімає медіану від середньої величини, помножує різницю на три і ділить добуток на стандартне відхилення.

Формули для косості Пірсона:

де:

• Sk ₁ - перший коефіцієнт косості Пірсона, а Sk ₂ - другий;
• s - стандартне відхилення для вибірки;
• x̄ - середнє значення;
• Mo - модальне (режимне) значення; і
• Md - середнє значення.

Перший коефіцієнт косості Пірсона корисний, якщо дані демонструють сильний режим. Якщо дані мають слабкий режим або кілька режимів, другий коефіцієнт Пірсона може бути кращим, оскільки він не покладається на режим як міру центральної тенденції.

0:58

Що таке Skewness ">

Що тобі скаже?

Інвестори відзначають хиткість, оцінюючи розподіл прибутку, оскільки він, як і куртоз, враховує крайність набору даних, а не фокусується виключно на середньому. Зокрема, коротко- та середньострокові інвестори повинні дивитись на крайнощі, оскільки вони рідше обіймають посаду досить довго, щоб бути впевненими, що середній вийде сам.

Інвестори зазвичай використовують стандартне відхилення для прогнозування майбутніх прибутків, але стандартне відхилення передбачає нормальний розподіл. Оскільки мало розподілів віддачі наближається до нормальних, косоокість є кращим показником, на якому можна базувати прогнози ефективності. Це пов’язано з ризиком перекосу.

Ризик перекосу - це підвищений ризик перетворення точки даних з великою косою частиною в косому розподілі. Багато фінансових моделей, які намагаються передбачити майбутні показники активів, передбачають нормальний розподіл, при якому заходи центральної тенденції рівні. Якщо дані перекошені, ця модель завжди буде недооцінювати ризик перекосу у своїх прогнозах. Чим більше перекошених даних, тим менш точною буде ця фінансова модель.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.

Пов'язані умови

Нормальний розподіл Нормальний розподіл - це постійний розподіл ймовірностей, в якому значення лежать симетрично, здебільшого розташовані навколо середнього. детальніше Платикуртоз Платикуртоз - це статистичний термін, який відноситься до відносної плоскості розподілу ймовірностей. докладніше Дзвінок кривої дзвону Крива дзвона є найпоширенішим типом розподілу для змінної і тому вважається нормальним розподілом. Термін "крива дзвона" походить від того, що графік, який використовується для зображення нормального розподілу, складається з дзвоникової лінії. більше Хвіст ризику в інвестиціях Хвильовий ризик - це ризик портфеля, який виникає тоді, коли ймовірність того, що інвестиція переміститься більше ніж на три стандартних відхилення від середньої величини, більша, ніж показана нормальним розподілом. більше Симетричний розподіл Симетричний розподіл очевидний, коли значення змінних відбуваються через регулярний інтервал. Крім того, середнє значення, медіана та режим відбуваються в одній точці. більше Куртоз Куртоз - це статистичний захід, який використовується для опису розподілу спостережуваних даних навколо середнього. Іноді його називають "мінливістю нестабільності". більше Посилання партнерів