Introduzione di asimmetria e la deviazione standard: in statistica e teoria della probabilità, la deviazione standard (rappresentato dal simbolo Sigma, s) mostra quanto variazione o "dispersione" esiste dalla media (media, o valore atteso). Una deviazione standard bassa indica che i punti di dati tendono ad essere molto vicino alla media; alta deviazione standard indica che i punti dati sono sparsi su una vasta gamma di values.Measures di tendenza centrale individuare il centro della distribuzione. Essi non dicono come singole osservazioni sono sparsi su entrambi i lati del centro. Così sono integrate da alcune misure, una classe di quali sono le misure di dispersione. Le quattro misure di dispersione generalmente utilizzati deviazione areRangeQuartile deviationMean andStandard deviationFormula per asimmetria e DeviationIn standard da deviazioni di distribuzione su media sono squadrate e la media aritmetica delle deviazioni al quadrato sono presi. Questa media aritmetica è noto come varianza. Quindi, Varianza = 1 /N 'somma' fi ( 'barx' X-) ^ 2La varianza della distribuzione è indicato con il simbolo 'Sigma' 2. La radice quadrata positiva della varianza è conosciuto come deviazione standard che è generalmente indicato con 'Sigma'. sqrt Thus'sigma '= S D =' (1 /N sum f i (x - barx) 2) ', ha spiegato Skewness e DeviationA standard di distribuzione in cui significa = mode = mediana è detta una distribuzione simmetrica. Per una distribuzione asimmetrica, altrimenti noto come distribuzione asimmetrica tali misure non coincidono. Asimmetria si riferisce alla mancanza o partenza dalla simmetria. Una distribuzione può essere positivamente o negativamente inclinata skewed.For una distribuzione asimmetrica positiva, significa> mediana> Modalità e per una distribuzione asimmetrica negativamente significare Sk = coefficiente di asimmetria = (media - Modalità) /coefficiente deviation.The livello di asimmetria Sk è indipendente di unità di distribuzione measurement.For moderatamente obliqua, la formula viene modificato toSkewness Sk = 3 (medio - mediana) /standard di coefficiente di asimmetria di Pearson deviationThe non è utile nel caso di distribuzioni aperti e dove i valori estremi sono presenti. In tali casi, il seguente coefficiente è used.Skewness Sk = [(Q3 - mediana) - (mediana - Q1)] /(Q3 - Q1) = (Q3 + Q1 - 2 mediana) /(Q3 - Q1), in cui Q1 è il primo quartile e Q3 è il terzo quartile.