두 단어가 갖는 유사한 의미
- 1두 단어 모두 대칭이나 균형의 부족을 나타냅니다.
- 2두 단어 모두 통계 분석에 사용됩니다.
- 3두 단어 모두 모양이나 물체를 설명하는 데 사용할 수 있습니다.
두 단어의 차이점은?
- 1범위: Skewness는 통계 분석에 특정하며 정규 분포에서 벗어난 정도를 나타내는 반면 asymmetry는 대칭이 없는 모든 물체나 모양을 나타낼 수 있습니다.
- 2원인: Skewness 데이터 세트의 몇 가지 극단 값으로 인해 발생하는 반면 asymmetry 크기, 모양 또는 위치의 차이와 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.
- 3측정: Skewness는 분포의 세 번째 표준화된 모멘트를 계산하여 측정하고 asymmetry는 물체 또는 모양의 왼쪽과 오른쪽을 비교하여 측정합니다.
- 4방향: Skewness은 양수 또는 음수일 수 있으며, 분포의 꼬리가 오른쪽 또는 왼쪽에서 더 긴지 여부를 나타내는 반면 asymmetry에는 방향성이 없습니다.
- 5적용: Skewness는 주로 비정규 분포를 식별하기 위해 통계 분석에 사용되는 반면, asymmetry는 예술, 디자인 및 생물학과 같은 다양한 분야에서 모양과 물체를 설명하는 데 사용할 수 있습니다.
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이것만 기억하세요!
Skewness과 asymmetry 모두 대칭이나 균형의 부족을 설명하지만 범위, 원인, 측정, 방향 및 적용이 다릅니다. Skewness는 통계 분석에만 해당되며 정규 분포에서 벗어난 정도를 나타내는 반면 asymmetry 대칭이 없는 모든 물체나 모양을 나타낼 수 있습니다. Skewness는 데이터 세트의 몇 가지 극단 값으로 인해 발생하는 반면 asymmetry 크기, 모양 또는 위치의 차이와 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.
