Вы также можете ознакомиться с понятием с помощью видео.
Скошенность – это мера асимметрии распределения вероятностей вещественной случайной величины относительно ее среднего значения.
Чтобы определить степень скошенности, используется следующая формула:
G – скошенность
μ – среднее,
М_o – мода,
s – стандартное отклонение
Пример. Компания, дающая велосипеды в аренду, собирала данные о частоте пользования услугой в течение 10 дней. Подсчитаем скошенность распределения величины "количество клиентов".
Для этого определим среднее значение, моду и стандартное отклонение. Среднее вычисляется как сумма всех значений, разделенное на их количество.
Мода – самое распространенное значение ряда. Бывают наборы чисел, где мод несколько или же ни одной. В нашем игрушечном примере самым распространенным числом стала 3.
Стандартное отклонение высчитывается в несколько простых шагов.
- Вычисление среднего значения ряда (в нашем случае, 3,7)
- Вычитание из каждого значения ряда среднего и возведение результата в квадрат. Возведение необходимо, чтобы нейтрализовать разницу знаков, ведь порой значение ряда меньше среднего, а это создает отрицательную разность. Из полученного ряда вычислим среднее значение. К примеру, для первой ячейки мы получим:
- Последний шаг – извлечение корня из этого среднего. Для 5,01 корнем будет число 2,23830292856.
Ну что ж, мы получили все компоненты формулы скошенности, давайте вычислим этот коэффициент наконец.
Готово! Полученный коэффициент является положительным числом, значит, и распределение смещено влево.
Простейший способ вычислить скошенность автоматически – метод skew() библиотеки SciPy.
Понравилась статья? Поддержите нас, поделившись статьей в социальных сетях и подписавшись на канал. И попробуйте наши курсы по Машинному обучению на Udemy.