Definiciones
- Describir una distribución de datos que no es simétrica. - Se refiere al grado de distorsión de una distribución normal. - Hablando de la medida en que un conjunto de datos se desvía de una curva de campana perfectamente simétrica.
- Describir una falta de simetría o equilibrio en un objeto o forma. - Se refiere a una diferencia en el tamaño, la forma o la posición de dos objetos o partes. - Hablar de la ausencia de una imagen especular o reflejo en un objeto o forma.
Lista de similitudes
- 1Ambas palabras describen una falta de simetría o equilibrio.
- 2Ambas palabras se utilizan en el análisis estadístico.
- 3Ambas palabras se pueden usar para describir formas u objetos.
¿Cuál es la diferencia?
- 1Alcance: Skewness es específico del análisis estadístico y se refiere al grado de desviación de una distribución normal, mientras que asymmetry puede referirse a cualquier objeto o forma que carezca de simetría.
- 2Causa: Skewness se debe a unos pocos valores extremos en un conjunto de datos, mientras que asymmetry puede deberse a varios factores, como diferencias de tamaño, forma o posición.
- 3Medición: Skewness se mide calculando el tercer momento estandarizado de una distribución, mientras que asymmetry se mide comparando los lados izquierdo y derecho de un objeto o forma.
- 4Dirección: Skewness puede ser positiva o negativa, indicando si la cola de la distribución es más larga en el lado derecho o izquierdo, mientras que asymmetry no tiene direccionalidad.
- 5Aplicación: Skewness se utiliza principalmente en el análisis estadístico para identificar distribuciones no normales, mientras que asymmetry puede utilizarse en diversos campos, como el arte, el diseño y la biología, para describir formas y objetos.
¡Recuérdalo!
Skewness y asymmetry describen una falta de simetría o equilibrio, pero difieren en su alcance, causa, medición, dirección y aplicación. Skewness es específico del análisis estadístico y se refiere al grado de desviación de una distribución normal, mientras que asymmetry puede referirse a cualquier objeto o forma que carezca de simetría. Skewness se debe a unos pocos valores extremos en un conjunto de datos, mientras que asymmetry puede deberse a varios factores, como diferencias de tamaño, forma o posición.
