Skewness

Skewness[data]

data の要素の歪度推定係数を与える.

Skewness[dist]

分布 dist の歪度係数を与える.

詳細

例題

すべて開くすべて閉じる

  (4)

値のリストの歪度:

記号データの歪度:

日付のリストの歪度:

パラメトリック分布の歪度:

スコープ  (23)

基本的な用法  (7)

厳密な入力は厳密な出力を与える:

近似入力は近似出力を与える:

WeightedDataの歪度を求める:

EventDataの歪度を求める:

TemporalDataの歪度を求める:

TimeSeriesの歪度を求める:

歪度は値のみに依存する:

数量を含むデータの歪度を求める:

配列データ  (5)

行列のSkewnessは列ごとの歪度を与える:

大きい配列に使うことができる:

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)

RGB画像のチャンネルごとの歪度値:

グレースケール画像の歪度の強度値:

Skewnessは音声オブジェクトについてはチャンネルごとに動作する:

日付と時間  (5)

日付のリストの歪度を計算する:

日付の重み付き歪度を計算する:

異なる暦で与えられた日付の歪度を計算する:

時間の歪度を計算する:

異なる時刻帯指定の時刻の歪度を計算する:

分布と過程  (4)

一変量分布の歪度を求める:

多変量分布について:

派生分布の歪度:

データ分布について:

単位付き数量のある分布の歪度:

ランダム過程についての歪度関数:

アプリケーション  (8)

歪度0は分布が対称であることを示している:

右裾部が長い分布は正の歪度を持つ:

左裾部の長い分布は負の歪度を持つ:

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:

歪度の極限値は0である:

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:

歪度と尖度の値に依存するピアソン型の領域プロット:

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:

平均歩数:

毎日の歩数分布の裾部を示すものとして,歪度を分析する:

毎日の歩数頻度のヒストグラムは,この分布の左の裾部が長いことを示している:

学級の生徒の身長の歪度を求める:

0に近い歪度は,分布が平均付近で対称になっていることを示す:

特性と関係  (2)

データのSkewnessCentralMomentから計算できる:

分布のSkewnessCentralMomentから計算できる:

考えられる問題  (1)

データについては歪度が定義されないことがある:

分布についても歪度が定義されないことがある:

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:

Wolfram Research (2007), Skewness, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/Skewness.html (2024年に更新).

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

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_skewness, author="Wolfram Research", title="{Skewness}", year="2024", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/Skewness.html}", note=[Accessed: 21-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_skewness, organization={Wolfram Research}, title={Skewness}, year={2024}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/Skewness.html}, note=[Accessed: 21-November-2024 ]}