Подводя итог, можно сказать, что, как правило, если распределение данных смещено влево, среднее значение меньше медианы, которая часто меньше, чем мода. Если распределение данных смещено вправо, мода часто меньше медианы, которая меньше среднего значения.
Почему на медиану меньше влияют искаженные данные?
Почему на медиану меньше влияют искаженные данные, чем на среднее значение? Однако по мере того, как данные становятся искаженными, среднее значение теряет свою способность обеспечивать наилучшее центральное расположение данных, потому что искаженные данные уводят их от типичного значения.
Почему медиана лучше подходит для искаженных данных?
Для распределений, которые имеют выбросы или искажены, медиана часто является предпочтительной мерой центральной тенденции, поскольку медиана более устойчива к выбросам, чем среднее… Обратите внимание, что среднее значение вытягивается в направлении асимметрии (т.е. в направлении хвоста).
При отклонении вправо среднее значение является медианным?
Для правостороннего распределения среднее значение обычно больше медианы Также обратите внимание, что хвост распределения с правой (положительной) стороны длиннее, чем с правой. левая сторона. Из диаграммы «ящик и ус» также видно, что медиана ближе к первому квартилю, чем к третьему квартилю.
Как асимметрия влияет на данные?
Эффекты асимметрии
Если в данных слишком много асимметрии, то многие статистические модели не работают, но почему? Таким образом, в искаженных данных хвостовая область может выступать в качестве выброса для статистической модели, и мы знаем, что выбросы неблагоприятно влияют на производительность модели, особенно на модели, основанные на регрессии.
