Čo je Skewness?
Skewness označuje skreslenie alebo asymetriu v symetrickej zvonovej krivke alebo normálne rozdelenie v súbore údajov. Ak je krivka posunutá doľava alebo doprava, hovorí sa, že je skosená. Skewness možno kvantifikovať ako vyjadrenie rozsahu, v akom sa dané rozdelenie líši od normálneho rozdelenia. Normálne rozdelenie má nulovú hodnotu zošikmenia, zatiaľ čo napríklad lognormálne rozdelenie by malo určitý stupeň pravého zošikmenia.
Tri rozdelenia pravdepodobnosti znázornené nižšie sú vo zvýšenej miere pozitívne sklonené (alebo skosené doprava). Negatívne skosené distribúcie sa tiež nazývajú distribúcie so skosením vľavo. Skewness sa používa spolu s kurtózou na lepšie posúdenie pravdepodobnosti výskytu udalostí spadajúcich do chvostov rozdelenia pravdepodobnosti.
Obrázok Julie Bang © Investopedia 2019
Kľúčové jedlá
- Skewness, v štatistike, je stupeň skreslenia od symetrickej zvonovitej krivky pri rozdelení pravdepodobnosti. Rozdelenia môžu vykazovať pravú (pozitívnu) skeessess alebo ľavú (negatívnu) skewn do rôznych stupňov. kurtóza, prihliada skôr na extrémy súboru údajov, než sa zameriava výlučne na priemer.
Vysvetľuje Skewness
Okrem pozitívneho a negatívneho zošikmenia sa dá povedať, že distribúcia má tiež nulovú alebo nedefinovanú odchýlku. V krivke distribúcie sa údaje na pravej strane krivky môžu zmenšovať odlišne od údajov na ľavej strane. Tieto zúženia sa nazývajú „chvosty“. Záporný zošikmenie sa vzťahuje na dlhší alebo tučnejší chvost na ľavej strane distribúcie, zatiaľ čo kladné zošikmenie sa vzťahuje na dlhší alebo tučnejší chvost na pravej strane.
Priemer kladne zošikmených údajov bude väčší ako medián. V distribúcii, ktorá je záporne zošikmená, je presný opak pravdou: priemerne záporne zošikmených údajov bude nižší ako medián. Ak sú údaje grafy symetrické, rozdelenie má nulovú skosnosť bez ohľadu na to, ako dlhé alebo tučne sú chvosty.
Existuje niekoľko spôsobov, ako merať skeessess. Pearsonov prvý a druhý koeficient šikmosti sú dva spoločné. Pearsonov prvý koeficient skewness alebo Pearsonovej skewness odčítava režim od priemeru a delí rozdiel štandardnou odchýlkou. Pearsonov druhý koeficient skewness alebo Pearsonovej strednej skewness, odpočíta strednú hodnotu od priemeru, vynásobí rozdiel tromi a vydelí produkt štandardnou odchýlkou.
Vzorce pre Pearsonovu skewn sú:
Sk1 = sX¯ − Mo Sk2 = s3X¯ − Md kde: Sk1 = Pearsonov prvý koeficient skewn a Sk2 sekundy = smerodajná odchýlka pre vzorkuX¯ = je stredná hodnotaMo = modálna (režim)
Pearsonov koeficient koeficientu šikmosti je užitočný, ak údaje vykazujú silný režim. Ak údaje majú slabý režim alebo viac režimov, môže byť vhodný Pearsonov druhý koeficient, pretože sa nespolieha na režim ako miera centrálnej tendencie.
Čo je Skewness?
Čo ti hovorí Skewness?
Investori pri posudzovaní distribúcie výnosov berú na vedomie skreslenie, pretože rovnako ako kurtóza zvažuje skôr extrémy súboru údajov, ako sa zameriava iba na priemer. Najmä krátkodobí a strednodobí investori sa musia pozerať na extrémy, pretože je menej pravdepodobné, že si budú udržiavať pozíciu dostatočne dlho na to, aby si boli istí, že priemer vyjde sám.
Investori bežne používajú štandardnú odchýlku na predpovedanie budúcich výnosov, ale štandardná odchýlka predpokladá normálne rozdelenie. Pretože len málo výnosov sa blíži k normálu, je lepšia miera, na ktorej sa zakladajú predpovede výkonnosti. Je to z dôvodu rizika šikmosti.
Riziko bezklíčnosti je zvýšené riziko, že sa pri skosenej distribúcii objaví údajový bod s vysokou skreslením. Mnohé finančné modely, ktoré sa snažia predpovedať budúcu výkonnosť aktíva, predpokladajú normálne rozdelenie, pri ktorom sú miery centrálnej tendencie rovnaké. Ak sú údaje skreslené, tento druh modelu bude vo svojich predikciách vždy podceňovať riziko skreslenia. Čím sú údaje skreslené, tým bude tento finančný model presnejší.
![Definícia bezklíčnosti Definícia bezklíčnosti](https://img.icotokenfund.com/img/technical-analysis-basic-education/370/skewness.jpg)