Skewness
詳細
- Skewnessは data あるいは dist の非対称性の度合いを測定する.
- Skewness[…]はCentralMoment[…,3]/CentralMoment[…,2]3/2.
- 歪度 は,正の値の場合は右裾の長い分布を意味し,負の場合は左裾が長い分布を意味するに等しい.
- Skewness[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}]は{Skewness[{x1,x2,…}],Skewness[{y1,y2,…}],…}を与える.
- Skewnessは,数値データと記号データの両方を扱うことができる.
- data は,以下の追加的な形式と解釈を持つことがある.
-
Association 値(キーは無視される) » SparseArray Normal[data]と等価の配列として » QuantityArray 配列としての数量 » WeightedData もとになっているEmpiricalDistributionに基づいた重み付き平均 » EventData もとになっているSurvivalDistributionに基づく » TimeSeries, TemporalData, … 値のベクトルまたは配列(タイムスタンプは無視される) » Image,Image3D RGBチャンネルの値またはグレースケールの強度値 » Audio すべてのチャンネルの振幅値 » DateObject, TimeObject 日付のリストまたは時間のリスト » - ランダム過程 proc について,歪度関数は時点 t におけるスライス分布SliceDistribution[proc,t]について α[t]=Skewness[SliceDistribution[proc,t]]として計算できる. »
例題
すべて開くすべて閉じるスコープ (23)
基本的な用法 (7)
配列データ (5)
行列のSkewnessは列ごとの歪度を与える:
入力がAssociationのとき,Skewnessはその値に使うことができる:
SparseArrayデータは密な配列と同じように使うことができる:
QuantityArrayの歪度を求める:
画像データと音声データ (2)
アプリケーション (8)
が無限大に近付くにつれて,BinomialDistributionの極限分布は正規分布に近付く:
中央極限定理によると,確率変数の正規化された総和の歪度は0に収束する:
平均0,単位分散,歪度と尖度でパラメータ化されたピアソン分布を定義する:
1,4,6型のピアソン分布についてのパラメータ不等式を得る:
ParetoDistributionからランダムなサンプルを生成する:
モーメントがサンプルモーメントに一致するPearsonDistributionの型を見付ける:
この時系列には,ある人の5ヶ月間の毎日の歩数が含まれている:
特性と関係 (2)
おもしろい例題 (1)
50個,100個,300個のサンプルについてのSkewness推定値の分布:
テキスト
Wolfram Research (2007), Skewness, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Skewness.html (2024年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2007. "Skewness." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/Skewness.html.
APA
Wolfram Language. (2007). Skewness. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/Skewness.html