skewness 뜻
비대칭도 [평균을 중심으로 한 확률 분포의 비대칭성 측정값].
skewness는 어떻게 사용할 수 있을까요?
아래 예문들을 통해 다양한 상황에서 "skewness"가 어떻게 쓰일 수 있는지 알아보세요!
예문
The skewness of the data indicates that it is not normally distributed.
데이터의 왜도는 데이터가 정규 분포를 따르지 않는다는 것을 나타냅니다.
예문
Positive skewness means that the tail on the right side of the distribution is longer or fatter than the left side.
양의 왜도는 분포의 오른쪽에 있는 꼬리가 왼쪽보다 길거나 더 뚱뚱하다는 것을 의미합니다.
예문
Negative skewness means that the tail on the left side of the distribution is longer or fatter than the right side.
음의 왜도는 분포의 왼쪽에 있는 꼬리가 오른쪽보다 길거나 더 뚱뚱하다는 것을 의미합니다.
skewness의 유의어와 반의어
skewness의 유의어
📌
skewness: 핵심 요약
Skewness [ˈskjuːnəs]는 평균을 둘러싼 확률 분포의 비대칭 정도를 측정하는 통계 용어입니다. 분포의 모양을 설명하는 데 사용되며, 양의 왜도는 오른쪽의 꼬리가 더 길거나 두꺼움을 나타내고 음의 왜도는 왼쪽의 꼬리가 더 길거나 두꺼움을 나타냅니다. 문장에서 사용되는 예는 '데이터의 왜도는 정규 분포가 아님을 나타냅니다.'입니다.
