विषमता के लिए एक सामान्य दिशानिर्देश यह है कि यदि संख्या +1 से अधिक है या -1 से कम है, तो यह काफी हद तक विषम वितरण का संकेत है। कुर्टोसिस के लिए, सामान्य दिशानिर्देश यह है कि यदि संख्या +1 से अधिक है, तो वितरण बहुत चरम पर है।
तिरछापन का अधिकतम मान क्या है?
अंगूठे के एक सामान्य नियम के रूप में: यदि तिरछापन -1 से कम या 1 से अधिक है, तो वितरण अत्यधिक विषम है। यदि विषमता -1 और -0.5 के बीच या 0.5 और 1 के बीच है, तो वितरण मध्यम रूप से विषम है। यदि तिरछापन -0.5 और 0.5 के बीच है, तो वितरण लगभग सममित है।
किस स्तर की विषमता स्वीकार्य है?
तिरछापन के स्वीकार्य मान -3 और +3 के बीच गिरते हैं, और SEM (ब्राउन, 2006) का उपयोग करते समय कर्टोसिस − 10 से + 10 की सीमा तक उपयुक्त होता है।
आपको कैसे पता चलेगा कि तिरछापन महत्वपूर्ण है?
यह निर्धारित करने का एक तरीका है कि तिरछापन की डिग्री "काफी तिरछी" है या नहीं "तिरछापन" के लिए संख्यात्मक मान की तुलना "स्क्यूनेस की मानक त्रुटि" के दोगुने से करें और शामिल करें एसटीडी से दो बार माइनस की सीमा। तिरछापन की त्रुटि प्लस टू द एसटीडी।
उच्च विषमता का क्या अर्थ है?
तिरछापन नमूना डेटा के वितरण में विषमता (या "पतला") को संदर्भित करता है: … ऐसे वितरण में, आमतौर पर (लेकिन हमेशा नहीं) माध्य माध्यिका से अधिक होता है, यासमान रूप से, माध्य बहुलक से अधिक है; किस स्थिति में विषमता शून्य से अधिक है।
