Отрицательно скошенное распределение и методы уменьшения асимметрии

Отрицательно асимметричное распределение характеризуется более длинным или «толстым» хвостом слева от распределения. Это означает, что среднее значение уменьшается, а медиана становится больше среднего значения в отрицательно асимметричном распределении. Асимметрию слева можно уменьшить, применив следующие преобразования: Квадраты: Преобразование x в x² оказывает умеренное влияние на форму распределения и может быть использовано для уменьшения асимметрии слева. Возведение в квадрат обычно имеет смысл только в том случае, если рассматриваемая переменная равна нулю или положительна, при условии, что (-x)² и x² одинаковы. Кубы: Преобразование x в x³ оказывает лучшее влияние на форму распределения, чем возведение в квадрат, и может быть использовано для уменьшения асимметрии слева. Высшие степени: Когда простые преобразования, такие как возведение в квадрат и куб, не уменьшают асимметрию в распределении данных, мы можем использовать высшие степени для преобразования данных. Это полезно только при асимметрии слева. Предварительное условие: Краткое введение в распределение данных: https://www.youtube.com/watch?v=D-Hcab2wMoI Изучение машинного обучения и науки о данных с использованием MATLAB: https://www.youtube.com/playlist?list=PLjfRmoYoxpNoaZmR2OTVrh-72YzLZBlJ2 Используемый набор данных: [4.5377 5.8339 1.7412 4.8622 4.3188 2.6923 3.5664 4.3426 7.5784 6.7694 2.6501 7.0349 4.7254 3.9369 4.7147 3.795 3.8759 5.4897 5.409 5.4172 4.6715 2.7925 4.7172 5.6302 4.4889 5.0347 4.7269 3.6966 4.2939 3.2127 4.8884 2.8529 2.9311 3.1905 1.0557 5.4384 4.325 2 3.2451 5.3703 2.2885 3.8978 3.7586 4.3192 4.3129 3.1351 3.9699 3.8351 4.6277 5.0933 5.1093 3.1363 4.0774 2.7859 2.8865 3.9932 5 .5326 3.2303 4.3714 3.7744 5.1174 2.9109 4.0326 4.5525 5.1006 5.5442 4.0859 2.5084 3.2577 2.9384 6.3505 3.3844 4.7481 3.8076 4.888 6 3.2352 2.5977 2.5776 4.4882 3.8226 3.8039 5.4193 4.2916 4.1978 5.5877 3.1955 4.6966 4.8351 3.7563 4.2157 2.8342 2.852 4.1049 4. 7223 6.5855 3.3331 4.1873 3.9175 2.067 3.561 2.2053 6.4202 5.556 6.05 5.7277 6.1518 5.6998 6.245 6.3697 6.8559 5.9029 4.9308 5.580 2 6.6773 5.4639 6.4805 6.062 6.7183 5.0196 5.9012 5.3961 7.454 6.4126 6.6895 5.4709 5.7657 5.8638 6.5492 5.8611 6.3508 4.9741 5.8 231 5.5882 5.2115 6.254 6.141 6.0167 5.3332 6.5637 6.1751 5.8505 6.0114 5.869 5.1249 5.8572 5.5843 5.5104 5.4218 5.7332 4.9987 6.4 821 6.26 5.99 5.9826 5.6009 6.5093 5.9334 5.6427 6.6757 5.8876 5.7055 5.8531 5.576 5.4399 7.263 6.8277 6.1538 5.3714 5.5673 5.911 7 6.3957 5.334 4.8351 5.2755 6.1668 6.1957 6.2258 5.9349 6.0918 5.7619 6.431 5.3192 6.2275 5.5756 5.8326 6.2764 6.5195 5.4412 6.63 03 6.3301 5.9661 5.9024 5.8912 5.8484 6.0115 6.0256 6.413 6.7635 6.2335 5.8951 6.3126 6.0916 5.4851 6.4746 6.1535 6.0676 6.2576 6 .1307 5.5293 5.9188 5.927 5.734 6.8411 5.5621 5.7581 5.644 5.4129 5.9039 5.863 6.765 5.8755 5.4679 6.8017 6.6173 5.8852 5.2469 5.7 777 5.922 6.138 5.8694 6.2217 6.1959 5.3747 5.526 5.6294 5.7461 5.8397 6.0062 4.4854 5.7715 6.6212 5.4666 6.4669 6.1752 5.9855 6. 0912 5.2175 5.9577 6.802 6.0492 6.0207 5.6329 5.9846 6.1162 6.2132 5.8136 5.8818 7.0118 4.8708 7.1147 6.1688 6.5 5.1679 5.705 5.86 1 6.2114 5.1649 6.2358 5.3936 6.0331 6.3262 6.1635 6.5413 6.503 5.6745 6.1285 5.5278 5.3391 6.4624 6 5.9725 6.4556 6.2973 6.1751 6.6251 6.4649 6.1199 5.6548 5.6742 6.5961 5.1941 5.9878 5.0256 6.5102 6.4309 6.0006 5.9646 4.7569 6.2906 4.9038 4.8404] #Статистика #MATLAB #МашинноеОбучение