Hướng dẫn how to plot skewness and kurtosis in python - làm thế nào để vẽ biểu đồ lệch và kurtosis trong trăn
|
Skewness là một thuật ngữ thống kê và nó là một cách để ước tính hoặc đo lường hình dạng của một phân phối. & nbsp; Đây là một phương pháp thống kê quan trọng được sử dụng để ước tính hành vi không đối xứng thay vì phân phối tần số tính toán. Skewness có thể là hai loại: is a statistical term and it is a way to estimate or measure the shape of a distribution. It is an important statistical methodology that is used to estimate the asymmetrical behavior rather than computing frequency distribution. Skewness can be two types: Show
Phân phối trên cơ sở giá trị độ lệch:
Kurtosis:Nó cũng là một thuật ngữ thống kê và là một đặc điểm quan trọng của phân phối tần số. Nó xác định xem một phân phối có phải là đuôi nặng đối với phân phối bình thường hay không. Nó cung cấp thông tin về hình dạng của phân phối tần số.
Bài viết này tập trung vào cách tính toán độ lệch & kurtosis trong Python. Làm thế nào để tính toán độ lệch & kurtosis trong Python?Tính toán độ lệch và kurtosis là một quá trình từng bước. Các bước được thảo luận dưới đây. Bước 1: Nhập thư viện SCIPY.Importing SciPy library. Scipy là một thư viện khoa học nguồn mở. Nó cung cấp các chức năng sẵn có để tính toán độ lệch và kurtosis. Chúng tôi có thể nhập thư viện này bằng cách sử dụng mã dưới đây. Python3Bước 2: Tạo một bộ dữ liệu. Create a dataset. Trước khi tính toán độ lệch và kurtosis, chúng ta cần tạo một bộ dữ liệu. Python3
Bước 3: Tính toán độ lệch của bộ dữ liệu.Computing skewness of the dataset. Chúng ta có thể tính toán độ lệch của bộ dữ liệu bằng cách sử dụng hàm Skew () sẵn có. Cú pháp của nó được đưa ra dưới đây,
Example: Python3
Các Các
Output:  độ lệch của bộ dữ liệu Nó biểu thị rằng phân phối bị sai lệch tích cực Bước 4: Điện toán Kurtosis của bộ dữ liệu. Computing kurtosis of the dataset. Chúng ta có thể tính toán kurtosis của bộ dữ liệu bằng cách sử dụng hàm kurtosis () sẵn có. Cú pháp của nó được đưa ra dưới đây,
Example: Python3
Các Các
Output: độ lệch của bộ dữ liệu Nó biểu thị rằng phân phối bị sai lệch tích cực Làm thế nào để bạn vẽ sơ đồ độ lệch dữ liệu trong Python?Skew (mảng, trục = 0, sai lệch = true) tính toán độ lệch của tập dữ liệu. Skewness = 0: Phân phối bình thường. Độ lệch> 0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên trái của phân phối. Độ lệch <0: Trọng lượng nhiều hơn ở đuôi bên phải của phân phối. function calculates the skewness of the data set. skewness = 0 : normally distributed. skewness > 0 : more weight in the left tail of the distribution. skewness < 0 : more weight in the right tail of the distribution.
Làm thế nào để bạn âm mưu sai lệch trong gấu trúc?Phương thức Pandas DataFrame Skew () Phương thức Skew () tính toán độ lệch cho mỗi cột.Bằng cách chỉ định trục cột (trục = 'cột'), phương thức Skew () tìm kiếm thông minh cột và trả về độ lệch của mỗi hàng.By specifying the column axis ( axis='columns' ), the skew() method searches column-wise and returns the skew of each row.
Làm thế nào để bạn viết Skew và Kurtosis?Khi báo cáo độ lệch và kurtosis của một phân phối nhất định trong một bài viết chính thức, chúng tôi thường sử dụng định dạng sau: độ lệch của [tên biến] đã được tìm thấy là -89, chỉ ra rằng phân phối bị lệch trái.The skewness of [variable name] was found to be -. 89, indicating that the distribution was left-skewed.
Làm thế nào để bạn phân tích độ lệch và kurtosis?Một hướng dẫn chung cho độ lệch là nếu số lượng lớn hơn +1 hoặc thấp hơn so với mức1, đây là một dấu hiệu của phân phối sai lệch đáng kể.Đối với kurtosis, hướng dẫn chung là nếu số lượng lớn hơn +1, phân phối quá cao.if the number is greater than +1 or lower than –1, this is an indication of a substantially skewed distribution. For kurtosis, the general guideline is that if the number is greater than +1, the distribution is too peaked. |
