Kung simetriko ang mga graph ng data, walang skewness ang distribution, gaano man kahaba o kataba ang mga buntot. Ang tatlong distribusyon ng probabilidad na inilalarawan sa ibaba ay positibong-skewed (o right-skewed) sa tumataas na antas. Ang mga negatibong skewed na pamamahagi ay kilala rin bilang mga left-skewed na pamamahagi.
Ano ang ibig sabihin kung ang skewness ay 0?
Ang halaga ng skewness ay maaaring maging positibo o negatibo, o kahit na hindi natukoy. Kung ang skewness ay 0, ang data ay perpektong simetriko, bagama't ito ay medyo malabong para sa real-world na data. Bilang pangkalahatang tuntunin ng hinlalaki: Kung ang skewness ay mas mababa sa -1 o mas malaki sa 1, ang distribusyon ay lubos na skewed.
Kapag zero ang coefficient of skewness ang distribution ay?
Ang halaga ng zero ay nangangahulugang walang skewness sa lahat. Ang isang malaking negatibong halaga ay nangangahulugan na ang pamamahagi ay negatibong skewed. Ang isang malaking positibong halaga ay nangangahulugan na ang pamamahagi ay positibong baluktot.
Alin ang totoo para sa isang pamamahagi na may zero skewness?
Alam namin na ang distribution na may zero skewness ay symmetric… Sa totoo lang, hindi iyon tama --- ang symmetry ay nagpapahiwatig ng zero skewness (ipagpalagay na ang coefficient ng skewness ay umiiral), ngunit zero ang skewness ay hindi nagpapahiwatig ng simetrya.
Kapag sinabing baluktot ang isang pamamahagi?
Ang isang distribusyon ay sinasabing baluktot kapag ang data ay nagtuturo ng cluster na mas patungo sa isang bahagi ng sukat kaysaang isa pa, na lumilikha ng isang kurba na hindi simetriko. Sa madaling salita, ang kanan at kaliwang bahagi ng pamamahagi ay magkaiba ang hugis sa bawat isa. Mayroong dalawang uri ng skewed distribution.
