কেন এক্সেল এবং ওল্ফ্রামআল্ফা স্কিউনেসের জন্য আলাদা মান দেয়

নিম্নলিখিত 3 টি মান 222,1122,45444 এর জন্য

ওল্ফ্রামআল্ফা 0.706 দেয়

এক্সেল, ব্যবহার =SKEW(222,1122,45444)করে 1.729 দেয়

পার্থক্য কী ব্যাখ্যা করে?

এই প্রশ্নটি কি অভিজ্ঞতামূলক বা ননপ্যারামেট্রিক স্কিউনেস সম্পর্কে বা স্কিউনেস অনুমানের বিষয়ে ?

— gwr

তারা স্কিউ গণনা করতে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করছে। skewness()আর প্যাকেজের e1071ফলনের মধ্যে সহায়তা পৃষ্ঠাগুলি অনুসন্ধান করা হচ্ছে :

Joanes and Gill (1998) discuss three methods for estimating skewness:

Type 1:
g_1 = m_3 / m_2^(3/2). This is the typical definition used in many older textbooks.
Type 2:
G_1 = g_1 * sqrt(n(n-1)) / (n-2). Used in SAS and SPSS.
Type 3:
b_1 = m_3 / s^3 = g_1 ((n-1)/n)^(3/2). Used in MINITAB and BMDP.
All three skewness measures are unbiased under normality.

#Why are these numbers different?
> skewness(c(222,1122,45444), type = 2)
[1] 1.729690
> skewness(c(222,1122,45444), type = 1)
[1] 0.7061429

এখানে কাগজ রেফারেন্সড একটি লিঙ্ক যদি কেউ পরিচয়পত্র রয়েছে আরও আলোচনা বা শিক্ষার জন্য এটি পেতে আছে: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9884.00122/abstract

— পশ্চাদ্ধাবন
সূত্র

"তিনটি skewness ব্যবস্থাকে পক্ষপাতহীন করা," এটি গাণিতিকভাবে সম্ভব নয়, কারণ (স্পষ্টতই) তাদের প্রত্যাশাগুলি সমস্তই পৃথক। সম্ভবত আপনি অর্থহীনভাবে নিরপেক্ষ বলতে চাইছেন ?

— whuber

@ হুবার - আমি ফ্রিডরিখকে স্থগিত করতে যাচ্ছি e লিজিচ@আর-প্রজেক্ট.অর্গ যিনি e1071প্যাকেজটি রক্ষণ করেন তিনি সেখানে বিশেষভাবে কী বোঝাতে চেয়েছিলেন সে সম্পর্কে। যদি আমার পোস্টটি পরিষ্কার না হয়, তবে এটি সহায়তা পৃষ্ঠাskewness()

— চেজ

@ হুবুহু আমিও একই কথা ভেবেছিলাম তাই আমি আপনার মন্তব্যটিকে সমর্থন জানালাম এবং তারপরে জোয়ানস এবং গিল পেপারটি পড়তে শুরু করলাম (ধারা 3, পি 185 এর শুরু) এবং বুঝতে পেরেছি যে আমরা ভুল: একটি সাধারণ বিতরণে শূন্যতা আছে, সুতরাং কোনও অনুমানকারী যে একাধিক

g_{1}

$g_1$ স্বাভাবিকতার ভিত্তিতে পক্ষপাতহীন । দুর্ভাগ্যক্রমে কোনও মন্তব্য আপভোটকে পূর্বাবস্থায় ফেলার কোনও উপায় নেই ।

— অনস্টপ

কথাটি হ'ল

g_{1} = m_{3} / m_{2}^{3 / 2}

$g_1 = m_3 / m_2^{3/2}$ , কোথায়

m_{2}

$m_2$ এবং

m_{3}

$m_3$ গড় সম্পর্কে দ্বিতীয় এবং তৃতীয় মুহূর্তগুলি হ'ল জনসংখ্যার সঙ্কোচনে। একটি নমুনা পরিসংখ্যান হিসাবে, এটি তখন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির নিরপেক্ষ অনুমানের অনুরূপ সমস্যা উত্থাপন করে, যার ভিত্তিতে সংশোধন করে

n

$n$ যার কিছুটা ন্যায়সঙ্গততা রয়েছে তবে তা নিরপেক্ষ অনুমান করে না produce তবে আমি মনে করি যে এটি প্রতিসাম্যিক বিতরণের জন্য স্কিউনেসের পক্ষপাতহীন অনুমান বলা খুব কার্যকর নয়; 0 টিরও খুব কম বৈসাদৃশ্য রয়েছে তবে এটি অসামঞ্জস্যপূর্ণ এবং অসম্পূর্ণ বিতরণের ঝাঁকুনির অনুমানের জন্য অকেজো।

— হেনরি

@ অনস্টপ @ হেনরি আমি আপনার সাথে একমত

— whuber