¿Por qué Excel y WolframAlpha dan valores diferentes para la asimetría?

Están utilizando diferentes métodos para calcular el sesgo. Al buscar skewness()en las páginas de ayuda dentro del paquete R se e1071obtiene:

Joanes and Gill (1998) discuss three methods for estimating skewness:

Type 1:
g_1 = m_3 / m_2^(3/2). This is the typical definition used in many older textbooks.
Type 2:
G_1 = g_1 * sqrt(n(n-1)) / (n-2). Used in SAS and SPSS.
Type 3:
b_1 = m_3 / s^3 = g_1 ((n-1)/n)^(3/2). Used in MINITAB and BMDP.
All three skewness measures are unbiased under normality.

#Why are these numbers different?
> skewness(c(222,1122,45444), type = 2)
[1] 1.729690
> skewness(c(222,1122,45444), type = 1)
[1] 0.7061429

Aquí hay un enlace al documento al que se hace referencia si alguien tiene las credenciales para obtenerlo para mayor discusión o educación: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9884.00122/abstract

Persecución
fuente

No es matemáticamente posible que "las tres medidas de asimetría sean imparciales", porque (obviamente) sus expectativas difieren. Tal vez te refieres asintóticamente imparcial?

whuber

@whuber: me referiré a [email protected], que mantiene el e1071paquete para aclarar lo que quería decir específicamente allí. Si mi post no estaba claro, que proviene de la página de ayuda paraskewness()

Chase,

g_{1}

$g_1$

g_{1} = m_{3} / m_{2}^{3 / 2}

$g_1 = m_3 / m_2^{3/2}$

m_{2}

$m_2$

m_{3}

$m_3$

n

$n$

Henry

@onestop @Henry Estoy de acuerdo contigo.

whuber

¿Por qué Excel y WolframAlpha dan valores diferentes para la asimetría?

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