Preguntas etiquetadas con skewness

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje...

En una distribución normal, la regla 68-95-99.7 imparte mucho significado a la desviación estándar, pero ¿qué significaría la desviación estándar en una distribución no normal (multimodal o sesgada)? ¿Todos los valores de datos seguirían dentro de 3 desviaciones estándar? ¿Tenemos reglas como la...

En mayo de 2010, el usuario de Wikipedia Mcorazao agregó una oración al artículo de asimetría que dice "Un valor cero indica que los valores están distribuidos de manera relativamente uniforme en ambos lados de la media, lo que generalmente implica una distribución simétrica, pero no...

Sé que esta pregunta se ha hecho con el caso mean = mediana, pero no encontré nada relacionado con mean = mode. Si el modo es igual a la media, ¿puedo concluir siempre que se trata de una distribución simétrica? ¿Me veré obligado a conocer también la mediana de esta

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...

Bajo una definición clásica de un valor atípico como un punto de datos fuera del 1.5 * IQR desde el cuartil superior o inferior, se supone una distribución no sesgada. Para distribuciones sesgadas (exponencial, Poisson, geométrica, etc.), ¿es la mejor manera de detectar un valor atípico mediante el...

Sé que si la mediana y la media son aproximadamente iguales, entonces esto significa que hay una distribución simétrica, pero en este caso particular no estoy seguro. La media y la mediana son bastante cercanas (solo una diferencia de 0.487m / gall) lo que me llevaría a decir que hay una...

Creo que una suposición básica del aprendizaje automático o la estimación de parámetros es que los datos invisibles provienen de la misma distribución que el conjunto de entrenamiento. Sin embargo, en algunos casos prácticos, la distribución del conjunto de prueba será casi diferente del conjunto...

Inspirado en " ejemplos reales de distribuciones comunes ", me pregunto qué ejemplos pedagógicos utilizan las personas para demostrar asimetría negativa. Hay muchos ejemplos "canónicos" de distribuciones simétricas o normales que se usan en la enseñanza, ¡incluso si algunas como la altura y el peso...

Estoy trabajando en un algoritmo que se basa en el hecho de que las observaciones s se distribuyen normalmente, y me gustaría probar empíricamente la robustez del algoritmo a este supuesto.YYY Para hacer esto, yo estaba buscando una secuencia de transformaciones que pueda interrumpir...

¿Cómo puedo calcular el intervalo de confianza de una media en una muestra no distribuida normalmente? Entiendo que los métodos de arranque se usan comúnmente aquí, pero estoy abierto a otras opciones. Si bien estoy buscando una opción no paramétrica, si alguien puede convencerme de que una...

Cómo decidir la asimetría observando un diagrama de caja construido a partir de estos datos: 340, 300, 520, 340, 320, 290, 260, 330 Un libro dice: "Si el cuartil inferior está más alejado de la mediana que el cuartil superior, entonces la distribución está sesgada negativamente". Varias otras...

Sobre todo una pregunta teórica. ¿Hay ejemplos de distribuciones no normales que tengan los primeros cuatro momentos iguales a los normales? ¿Podrían existir en

Una vez escuché eso la transformación logarítmica es la más popular para distribuciones sesgadas a la derecha en regresión lineal o regresión cuantil Me gustaría saber si hay alguna razón subyacente a esta declaración. ¿Por qué la transformación logarítmica es adecuada para una distribución...

Tengo un conjunto de datos con decenas de miles de observaciones de datos de costos médicos. Estos datos están muy sesgados a la derecha y tienen muchos ceros. Se ve así para dos grupos de personas (en este caso, dos grupos de edad con> 3000 obs cada uno): Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max....

Considere la variable aleatoria gamma X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Hay fórmulas claras para la media, la varianza y la asimetría: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb...

La mayoría de las veces, cuando las personas hablan sobre transformaciones variables (tanto para variables predictoras como de respuesta), discuten formas de tratar la asimetría de los datos (como la transformación logarítmica, la transformación de caja y cox, etc.). Lo que no puedo entender es por...

Tengo muestras de un conjunto de datos muy sesgado (que parece una distribución exponencial) sobre la participación de los usuarios (por ejemplo, número de publicaciones), que tienen diferentes tamaños (pero no menos de 200) y quiero comparar su media. Para eso, estoy usando pruebas t no...

Estoy interesado en encontrar un método para generar datos correlacionados, no normales. Entonces, idealmente, algún tipo de distribución que tome una matriz de covarianza (o correlación) como parámetro y genere datos que la aproximen. Pero aquí está el truco: el método que estoy tratando de...

A menudo, los textos introductorios de estadística aplicada distinguen la media de la mediana (a menudo en el contexto de la estadística descriptiva y motivan el resumen de la tendencia central utilizando la media, la mediana y la moda) al explicar que la media es sensible a los valores atípicos en...