Scheefheid
Het begrip scheefheid (Engels: skewness) is in de statistiek de meestgebruikte maat van asymmetrie. Scheefheid is zowel te berekenen voor een kansverdeling als een steekproef.
Scheefheid in een kansverdeling
De scheefheid is het derde gestandaardiseerde moment van de kansverdeling en wordt genoteerd met :
Hier is het derde centrale moment en de standaardafwijking. De scheefheid kan dus ook geschreven worden als
Een symmetrische verdeling heeft een scheefheid . Voorbeelden van symmetrische verdelingen zijn de normale verdeling, de uniforme verdeling (discreet en continu) en de binomiale verdeling met succeskans .
Een verdeling heet rechtsscheef, als deze aan de rechterkant een langere en zwaardere staart heeft dan aan de linkerkant. Deze benaming is enigszins verwarrend omdat dit automatisch inhoudt dat de meeste massa zich juist links van het gemiddelde bevindt (zie grafiek). Voor zo'n verdeling geldt dat . Een voorbeeld van een rechtsscheve verdeling is de Gamma-verdeling. Voor de -verdeling geldt dat .
Wanneer de zwaardere staart zich aan de linkerkant bevindt, heet de verdeling linksscheef. Voor zo'n verdeling geldt dat . Een voorbeeld van een linksscheve verdeling is de Beta(1,0)-verdeling met de kansdichtheid , en scheefheid .
Scheefheid in een steekproef
De scheefheid van een verdeling kan geschat worden aan de hand van de uitkomst van een aselecte steekproef door:
- ,
waarin het steekproefgemiddelde is. Omdat deze schatter geen zuivere schatter is, dat wil zeggen , wordt in praktijk meestal de volgende, wel zuivere, schatter gebruikt
Andere maten van asymmetrie
Karl Pearson suggereerde twee asymmetrie-maten die eenvoudiger te berekenen zijn:
- (gemiddelde – modus) / standaardafwijking
- 3 × (gemiddelde – mediaan) / standaardafwijking
Deze maten zijn echter minder gebruikelijk geraakt sinds de opkomst van de computer, die het berekenen van de gewone scheefheidsmaat vergemakkelijkte.
Onderwerpen uit de beschrijvende statistiek | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|