Questions marquées «skewness»

L'asymétrie mesure (ou fait référence à) un degré d'asymétrie dans la distribution d'une variable.

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Asymétrie du logarithme d'une variable aléatoire gamma
Considérons la variable aléatoire gamma X∼ Γ ( α , θ )X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Il existe des formules soignées pour la moyenne, la variance et l'asymétrie: E [X]Var[ X]Asymétrie[ X]= α θ= α θ2= 1 / α ⋅ E [ X]2= 2 / α--√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Asymétrie⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} …


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Dois-je utiliser le test t sur des données très asymétriques? Preuve scientifique, s'il vous plaît?
J'ai des échantillons d'un ensemble de données très asymétrique (ressemblant à une distribution exponentielle) sur la participation des utilisateurs (par exemple: nombre de publications), qui ont des tailles différentes (mais pas moins de 200) et je veux comparer leur moyenne. Pour cela, j'utilise des tests t non appariés à deux …





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Intuition pour des moments sur la moyenne d'une distribution?
Quelqu'un peut-il fournir une intuition sur la raison pour laquelle les moments supérieurs d'une distribution de probabilité pXpXp_X , comme les troisième et quatrième moments, correspondent respectivement à l'asymétrie et au kurtosis? Plus précisément, pourquoi l'écart par rapport à la moyenne élevée au troisième ou au quatrième pouvoir se traduit-il …


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Dérogation à l'hypothèse de normalité dans l'ANOVA: le kurtosis ou l'asymétrie est-il plus important?
Modèles statistiques linéaires appliqués par Kutner et al. énonce ce qui suit concernant les écarts par rapport à l'hypothèse de normalité des modèles ANOVA: le kurtosis de la distribution d'erreur (soit plus ou moins atteint un pic qu'une distribution normale) est plus important que l'asymétrie de la distribution en termes …


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Que faire lorsque certains points dans le temps ont des réponses fortement biaisées et d'autres pas dans une étude de mesures répétées?
En règle générale, lorsque l'on rencontre des mesures de résultats continues mais asymétriques dans un plan longitudinal (par exemple, avec un effet inter-sujets), l'approche courante consiste à transformer le résultat en normalité. Si la situation est extrême, comme dans le cas d'observations tronquées, on peut se montrer fantaisiste et utiliser …




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