Sommario
Qual è la coda più lunga in una distribuzione asimmetrica?
In una distribuzione positivamente asimmetrica la coda più lunga si trova a destra del valore massimo centrale ( moda ). È anche detta asimmetria a destra. Asimmetria negativa. In una distribuzione negativamente asimmetrica la coda è più lunga a sinistra del massimo centrale ( moda ). È anche detta asimmetria a sinistra.
Quali sono gli indici di asimmetria?
Si tratta però di una misura dimensionale e assoluta perché è influenzata dai valori della distribuzione. Per ottenere una misura normalizzata e non dimensionale dell’asimmetria statistica si possono utilizzare diversi altri indici di asimmetria. Uno degli indici di asimmetria più usati è il coefficiente di asimmetria di Pearson.
Come calcolare l’asimmetria?
La misura dell’asimmetria. L’asimmetria di una distribuzione è calcolabile tramite la differenza tra la media aritmetica ( μ ) e la moda ( μo ). In alternativa si può calcolare la differenza tra la media aritmetica ( μ ) e la mediana ( μe ). Nota. In una distribuzione simmetrica la differenza è comunque nulla in entrambi i casi.
Come calcolare la asimmetria di una distribuzione?
L’asimmetria di una distribuzione è calcolabile tramite la differenza tra la media aritmetica (μ) e la moda (μo). In alternativa si può calcolare la differenza tra la media aritmetica (μ) e la mediana (μe).
Cosa è asimmetria a sinistra?
Asimmetria positiva. In una distribuzione positivamente asimmetrica la coda più lunga si trova a destra del valore massimo centrale ( moda ). È anche detta asimmetria a destra. Asimmetria negativa. In una distribuzione negativamente asimmetrica la coda è più lunga a sinistra del massimo centrale ( moda ). È anche detta asimmetria a sinistra.
Qual è l’indice di asimmetria?
Un ulteriore indice di asimmetria, proposto da Fisher, è definito come la media aritmetica delle terze potenze della variabile standardizzata Z. Questo indice è positivo, negativo o nullo rispettivamente per una distribuzione asimmetrica positiva, negativo o simmetrica. L’indice di Fisher non è normalizzato, per cui assume valori in tutto