Hvis dataene grafer symmetrisk, har fordelingen ingen skævhed, uanset hvor lange eller fede halerne er. De tre sandsynlighedsfordelinger afbildet nedenfor er positivt skæve (eller højreskæve) i stigende grad. Negativt skæve fordelinger er også kendt som venstreskæve fordelinger.
Hvad betyder det, hvis skævheden er 0?
Skewness-værdien kan være positiv eller negativ, eller endda udefineret. Hvis skævheden er 0, dataene er perfekt symmetriske, selvom det er ret usandsynligt for data fra den virkelige verden. Som en generel tommelfingerregel: Hvis skævheden er mindre end -1 eller større end 1, er fordelingen meget skæv.
Når skævhedskoefficienten er nul, er fordelingen?
En værdi på nul betyder ingen skævhed overhovedet. En stor negativ værdi betyder, at fordelingen er negativt skæv. En stor positiv værdi betyder, at fordelingen er positivt skæv.
Hvilken en er sand for en fordeling med nul skævheder?
Vi ved, at en fordeling med nul skævhed er symmetrisk… Det er faktisk ikke korrekt --- symmetri indebærer nul skævhed (forudsat at skævhedskoefficienten eksisterer), men nul skævhed betyder ikke symmetri.
Når en fordeling siges at være skæv?
En fordeling siges at være skæv, når datapunkterne klynger mere mod den ene side af skalaen endden anden, hvilket skaber en kurve, der ikke er symmetrisk. Med andre ord er højre og venstre side af fordelingen formet forskelligt fra hinanden. Der er to typer skæve fordelinger.
