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@ OO의 이해/왜도(Skewness)의 이해

[왜도의 이해] 5. 왜도와 누율

by bigpicture 2021. 8. 16.
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1. 왜도란 무엇인가?
2. 피어슨의 정의
3. 왜도의 부호
4. 왜도와 적률
5. 왜도와 누율
6. 평균, 중앙값, 최빈값의 위치
7. 왜도 0이면 항상 대칭일까?
8. 표본의 왜도
9. 또 다른 정의들


왜도를 누율로 표현해볼 것입니다. 누율이 무엇인지 모르는 분들은 누율의 이해 강의를 먼저 읽고 오시면 됩니다. 

 

피어슨이 정의한 왜도는 아래와 같습니다. 

 

$\gamma _{1}=E \left [ \left ( \frac{X- \mu}{\sigma} \right )^{3} \right ]$

 

아래와 같이 분자와 분모를 나눠서 써줍시다. 

 

$\gamma _{1}=\frac{E\left [(X-\mu)^{3} \right ]}{\sigma^{3}}$

 

표준편차는 분산의 제곱근이므로 아래와 같이 바꿔쓸 수 있습니다. 

 

$\gamma _{1}=\frac{E\left [(X-\mu)^{3} \right ]}{V(X)^{\frac{3}{2}}}$

 

2차 누율과 3차 누율은 아래와 같습니다. 

 

$\kappa_{2}=V(X)$

$\kappa_{3}=E\left [(X-\mu)^{3} \right ]$

 

왜도 식에 대입하면 아래와 같습니다. 

 

$\gamma _{1}=\frac{ \kappa_{3}}{\kappa_{2}^{\frac{3}{2}}}$

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