Introdução à assimetria e desvio padrão: Em estatísticas e teoria da probabilidade, desvio padrão (representado pelo símbolo sigma, s) mostra quanta variação ou "dispersão" existe a partir da média (média ou valor esperado). Um desvio padrão baixo indica que os pontos de dados tendem a ser muito perto da média; alto desvio padrão indica que os pontos de dados estão espalhados por uma grande variedade de values.Measures de tendência central localizar o centro da distribuição. Eles não dizem como as observações individuais estão espalhadas em ambos os lados do centro. Então, eles são complementados por algumas medidas, uma classe de que são as medidas de dispersão. As quatro medidas de dispersão geralmente usado areRangeQuartile deviationMean desvio andStandard deviationFormula para Skewness e DeviationIn Padrão uma distribuição desvios cerca de média são quadrado e a média aritmética dos desvios quadrados são tomadas. Esta média aritmética é conhecido como variância. Assim, variância = 1 /N 'soma' fi ( 'barx' x-) ^ 2O variância da distribuição é representada pelo símbolo 'sigma' 2. A raiz quadrada positiva da variância é conhecida como desvio padrão, que geralmente é indicado por 'sigma'. sqrt Thus'sigma '= S D =' (1 /N soma f i (x - barx) 2) ", explicou distribuição Skewness e DeviationA padrão em que a média = mode = médio é chamada uma distribuição simétrica. Para uma distribuição assimétrica, de outra forma conhecida como distribuição enviesada Estas medidas não coincidem. Assimetria refere-se à falta ou à partida de simetria. A distribuição pode ser positivamente inclinada ou negativamente skewed.For uma distribuição positivamente inclinada, significa> mediana> Modo e para uma distribuição inclinada negativamente significa Sk = coeficiente de assimetria = (média - mode) /coeficiente de deviation.The padrão de assimetria Sk é independente da unidade de measurement.For distribuição moderadamente enviesado, a fórmula é modificado toSkewness Sk = 3 (média - média) /padrão de coeficiente de assimetria de deviationThe Pearson não é útil no caso de distribuições open-end e onde os valores extremos estão presentes. Nesses casos, o seguinte coeficiente é used.Skewness Sk = [(Q3 - mediana) - (mediana - Q1)] /(Q3 - Q1) = (Q3 + Q1 - 2 mediana) /(Q3 - Q1), onde Q1 é o primeiro quartil e Q3 é o terceiro quartil.