للتلخيص ، بشكل عام إذا كان توزيع البيانات منحرفًا إلى اليسار ، يكون المتوسط أقل من الوسيط، والذي غالبًا ما يكون أقل من الوضع. إذا انحرف توزيع البيانات إلى اليمين ، فغالباً ما يكون الوضع أقل من المتوسط ، وهو أقل من المتوسط.
لماذا الوسيط أقل تأثرًا بالبيانات المنحرفة؟
لماذا الوسيط أقل تأثراً بالبيانات المنحرفة من المتوسط؟ ومع ذلك ، نظرًا لأن البيانات تصبح منحرفة ، يفقد المتوسط قدرته على توفير أفضل موقع مركزي للبيانات لأن البيانات المنحرفة تسحبه بعيدًا عن القيمة النموذجية.
لماذا الوسيط أفضل للبيانات المنحرفة؟
للتوزيعات التي تحتوي على قيم متطرفة أو منحرفة ، غالبًا ما يكون الوسيط هو المقياس المفضل للميل المركزي لأن الوسيط أكثر مقاومة للقيم المتطرفة من المتوسط … لاحظ أنه يتم سحب المتوسط في اتجاه الانحراف (أي اتجاه الذيل).
عند الانحراف إلى المتوسط الصحيح هل الوسيط؟
للتوزيع المنحرف الأيمن ، المتوسط عادة أكبر من الوسيطلاحظ أيضًا أن ذيل التوزيع على الجانب الأيمن (الموجب) أطول منه على الجانب الجانب الأيسر. من المخطط المربع والشعرة يمكننا أيضًا أن نرى أن الوسيط أقرب إلى الربيع الأول من الربيع الثالث.
كيف يؤثر الانحراف على البيانات؟
تأثيرات الانحراف
إذا كان هناك الكثير من الانحراف في البيانات ، فإن العديد من النماذج الإحصائية لا تعمل ولكن لماذا. لذلك في البيانات المنحرفة ، قد تكون منطقة الذيل بمثابة متطرفللنموذج الإحصائي ونعلم أن القيم المتطرفة تؤثر سلبًا على أداء النموذج خاصة النماذج القائمة على الانحدار.
