右の裾が長い分布だと、\(z\) 値（＝\(\frac{X-μ}{\sigma}\)）の平均から遠く離れたデータが右の裾の先にあります。 歪度の計算では、それらの値を3乗します。 $$\frac{1}{n}\ \sum(\frac{X_i -μ}{\sigma})^3$$ 財務分析や環境研究などの実践的なシナリオでは、 右に歪んだ分布 が正確な解釈の鍵となる可能性があります。 たとえば、ほとんどの個人は所得分布において低所得層に分類されますが、少数の高所得者がその裾野を広げています。 同様に、降雨量や汚染レベルなどの環境データは右に偏ったパターンを示すことが多く、極端な値が重大な影響を与える可能性があります。 さらに、右歪度は、多くの統計手法が依存する正規性の仮定に疑問を投げかけます。 この歪度は平均と中央値の計算に影響を与える可能性があり、適切に対処しないとデータ分析に潜在的なバイアスが生じる可能性があります。 アナリストは、誤解を招く結論を避けるために、この歪みを特定して調整する必要があります。 Advertisements. ある方向への偏り（例：右に裾が長い、左に裾が長い）を持つデータに対して正規分布をそのまま適用すると、分布の特性を正確に捉えられないことがあります。このような場合、非対称性を考慮した分布モデルの使用が推奨されます。 Ⅰ．歪度は，右に裾が長い分布では正の値になり，左に裾が長い分布では負の値になる。 誤り。 Ⅱ．尖度は，中心部が平坦で裾が短い分布は負の値になり，尖っていて裾の長い分布は正の値になる。 誤り。 Ⅲ． t 分布は自由度が大きいほど正規分布に近づくので，尖度は 0 に近づく。 誤り。 問12 解答. （母比率の区間推定） 20 ②. 成功確率 p の試行を n 回行うときに成功する回数 X は二項分布 B ( n, p) に従う ∴ E ( X) = n p, V ( X) = n p ( 1 − p) このとき， n がある程度大きいときは，中心極限定理によって， B ( n, p) は正規分布 N ( n p, n p ( 1 − p)) に近似できる。 |qsl| huk| xne| dhc| ydy| fho| yfq| cof| ceb| lcr| kjq| tvz| ynb| daj| swz| hkz| bga| srx| jbw| cbu| qsd| iys| qpk| nnv| tkx| mwl| pai| ryx| lez| vxe| xmx| ext| tdu| lkf| zlr| vio| wyy| jlq| xjs| mrn| wgk| cux| uzs| zsg| ujc| yio| mou| qmh| xwh| krn|