Wat is een positief scheve verdeling?
Positively Skewed Distribution is een type verdeling waarbij het gemiddelde, de mediaan en de modus van de verdeling positief zijn in plaats van negatief of nul, dwz de gegevensverdeling vindt meer plaats aan de ene kant van de schaal met de lange staart aan de rechterkant. Het is ook bekend als de rechtse scheve verdeling, waarbij het gemiddelde zich meestal aan de rechterkant van de mediaan van de gegevens bevindt.
Voorbeeld
Er wordt gezegd dat het inkomen positief wordt verdeeld als meer bevolking in de normale of lagere inkomensgroep valt in plaats van in een paar groepen met een hoog inkomen. Ze laten zien dat het gemiddelde groter is dan de mediaan.
Hieronder staan de gegevens uit de steekproef. In de eerste kolom wordt de categorie inkomen weergegeven en in de tweede kolom het aantal personen dat in de betreffende inkomensgroep valt. Bereken het gemiddelde, de mediaan en de modus van de gegevenssteekproef en analyseer of het een voorbeeld is van de positief scheve verdeling.
Oplossing:
Berekening van het gemiddelde, mediaan en modus:
# 1 - Gemiddelde:
Het gemiddelde van de gegevens is:
- Gemiddelde = (2.000 + 4.000 + 6.000 + 5.000 + 3.000 + 1.000 + 1.500 + 500 + 100 +150) / 10
- Gemiddelde = 2.325
# 2 - Mediaan:
Mediaanwaarde = (aantal termen + 1) / 2e waarde- Mediane waarde = (10 + 1/2) ste waarde
- De mediane waarde = 5,5 th waarde ie gemiddeld 5 e en 6 e waarde
- Mediaan = (3.000 + 1.000) / 2
- Mediaan = 2.000
# 3 - Modus:
De modus is de hoogste waarde in de dataset, die in dit geval 6000 is.
Analyse:
Hier,
- Gemiddelde> Mediaan
- 2325> 2000
In positief verdeelde gegevens is het gemiddelde groter dan de mediaan en vallen de meeste mensen aan de onderkant. Hetzelfde is het geval in het bovenstaande voorbeeld.
Wat veroorzaakt een positief scheve verdeling?
# 1 - Ongelijkheid in distributie
De hoeveelheid geld die iedereen verdient, zal verschillen. Verdienen hangt af van de werkcapaciteit, kansen en andere factoren. Evenzo is de kans op een uitkomst anders. Vandaar de hoofdoorzaak van een positief scheve verdeling in ongelijke verdeling.
# 2 - Homogene groepen
De positieve verdeling weerspiegelt dezelfde lijn van groepen die er is, is min of meer homogeen van de uitkomsten zoals in het geval van een positieve inkomensverdeling de meeste populatie in de lagere of middelste inkomensgroepen, dwz de verdiensten zijn min of meer homogeen.
# 3 - Gewenste opbrengsten
In de financiële wereld, als het rendement wenselijk is, wordt gezegd dat het positief is verdeeld. Bij positieve uitkering zijn de kansen op winst groter dan het verlies.
# 4 - Voorspellende aanpak
De voorspellende benadering van de verdeling van gegevens in groepen veroorzaakt ook een dergelijke verdeling.
Positief scheef distributiegemiddelde en mediaan
Bij een positief scheefgetrokken verdeling is het gemiddelde groter dan de mediaan, aangezien de gegevens meer naar de onderkant en het gemiddelde gemiddelde van alle waarden zijn gericht, terwijl de mediaan de middelste waarde van de gegevens is. Dus als de gegevens meer naar de onderkant zijn gebogen, is het gemiddelde meer dan de middelste waarde. Laten we het volgende voorbeeld nemen voor een beter begrip:
- 50, 51, 52, 59 laten zien dat de verdeling positief scheef is, aangezien de gegevens normaal of positief verspreid zijn.
- Het gemiddelde van de verstrekte gegevens is 53 (gemiddeld, dwz (50 + 51 + 52 + 59) / 4).
- Mediaan is (n + 1/2) waarde, dwz (4 + 1/2), dwz 2,5, dwz de mediaan is het gemiddelde van de 2 e waarde en 3 e waarde.
- Mediaan is (51 + 52) / 2 = 51,5
- Aangezien het gemiddelde 53 is en de mediaan 51,5, zouden de gegevens positief scheef zijn.
Centrale tendens in positief scheve distributie
Centrale tendens is het gemiddelde, de mediaan en de wijze van distributie. In de gegevens met normale scheve verdeling zijn het gemiddelde, de mediaan en de modus gelijk. Terwijl de centrale neiging van positief scheefgetrokken gegevens de volgende vergelijking heeft:
Gemiddelde> Mediaan> ModusAangezien het gemiddelde gemiddeld is, is de mediaan de middelste waarde en is modus de hoogste waarde in de gegevensverdeling. Net als bij dit type gegevens, zijn de resultaten naar de onderkant gebogen; vandaar dat het gemiddelde meer zal zijn dan de mediaan, aangezien de mediaan de middelste waarde is en de modus altijd de hoogste waarde is, en deze altijd groter is dan het gemiddelde en de mediaan in elk type scheve verdeling.
Conclusie
Het is het type distributie waarbij de gegevens meer naar de onderkant zijn gericht. Dat betekent dat er min of meer homogene soorten groepen zijn. Bij een positief scheve verdeling zijn de meeste waarden in de grafiek aan de linkerkant van de verdeling en is de curve langer naar het rechterpad. In deze verdeling is het gemiddelde groter dan de mediaan. In de financiële wereld is het de kans op meer winst dan op verlies. In het geval van de inkomensverdeling, als de meeste bevolking verdient in de lagere en middenklasse, dan wordt gezegd dat het inkomen positief is verdeeld. Ongelijke verdeling is de belangrijkste oorzaak voor het bepalen van de positieve of negatieve verdeling.
