martes, 22 de septiembre de 2009

Coeficiente de Asímetria

Las medidas de asimetría son indicadores que permiten establecer el grado de simetría (o asimetría) que presenta una distribución de frecuencias o variable aleatoria sin tener que hacer su representación gráfica.

La asimetría resulta útil en muchos campos. Muchos modelos simplistas asumen una distribución normal, esto es, simétrica en torno a la media. La distribución normal tiene una asimetría cero. Pero en realidad, los valores no son nunca perfectamente simétricos y la asimetría de la distribución proporciona una idea sobre si las desviaciones de la media son positivas o negativas. Una asimetría positiva implica que hay más valores distintos a la derecha de la media

Entre las principales medidas tenemos

Coeficiente de Asimetría
Es un indicador del grado de asimetría que presenta una distribución.
Valores posibles
Si Skp tiende a 3 la distribución es asimétrica hacia la derecha o asimetría positiva.

Si Skp tiende a -3 la distribución es asimétrica a la izquierda o asimetría negativa.

En distribuciones simétricas, no existe sesgo, es decir Skp = 0.

En la práctica, el coeficiente de Asimetría de Pearson varía entre -1 y +1

El coeficiente de asimetría de Fisher, representado por γ1, se define como:
donde μ3 es el tercer momento en torno a la media y σ es la desviación estándar.

Si γ1 = 0, la distribución es simétrica.
Si γ1 > 0, la distribución es asimétrica positiva o a la derecha.
Si γ1 <>


Coeficiente de asimetría de Pearson
Sólo se puede utilizar en distribuciones campaniformes, unimodales y moderadamente asimétricas. Se basa en que en distribuciones simétricas la media de la distribución es igual a la moda.
Diremos que una distribución es simétrica cuando su mediana, su moda y su media aritmética coinciden. Diremos que una distribución es asimétrica a la derecha si las frecuencias (absolutas o relativas) descienden más lentamente por la derecha que por la izquierda. Si las frecuencias descienden más lentamente por la izquierda que por la derecha diremos que la distribución es asimétrica a la izquierda.


Su valor es cero cuando la distribución es simétrica,
Positivo cuando existe asimetría a la derecha
Negativo cuando existe asimetría a la izquierda.
Coeficiente de asimetría de Bowley
Está basado en la posición de los cuartiles y la mediana, y utiliza la siguiente expresión:
En una distribución simétrica el tercer cuartil estará a la misma distancia de la mediana que el
primer cuartil.


Por tanto AB = 0
Si la distribución es positiva o a la derecha, AB > 0.
Si la distribución es negativa o a la izquierda, AB <>

Esperando sus comentarios porque creen que es importante saber la simetria de una distribución de frecuencias.

6 comentarios:

  1. PROFESOR RESPECTO A SU PREGUNTA... BUENO... PIENSO QUE LA SIMETRIA NOS PERMITE SABER QUE TAN FRECUENTE SON LOS DATOS O Q TAN IGUALES SON... POR EJEMPLO SI TENEMOS EDADES DE TRABAJADORES Y TODOS ESTAN AL REDEDOR DE 20 Y 30 VAMOS A TENER VALORES MAS EXACTOS A COMPARACION QUE SI TENEMOS TRABAJADORES DE 35 40 O 50 AÑOS Q EN CUALQUIER GRAFICO REPRESENTARIAS DATOS ATIPICOS. DIGAME SI LA ENTERPRETO BIEN.. GRACIAS... WALTER GOIN MARTINEZ - ING. INDUSTRIAL

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  2. En parte tu comentario es válido pero recuerda lo importante de saber la simetría de una distribución porque nos permite identificar hacia que lado esta más concentrado los datos porque eso nos permite hacer algunas inferencias, siempre pueden presentarse datos atípicos que se encuentren en algún extremo de la curva...

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  3. Profesor acerca del coeficiente de asimetria de fisher cuando dice : (donde μ3 es el tercer momento en torno a la media ) , entonces tengo que tener en cuenta algo mas acerca de la media ? no me quedo muy claro hay momentos en la media? agradezco anticipadamente su respuesta .
    DAVIRAN ABREGU , DEIVIS - ING INDUSTRIAL

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  4. Estimado Deivis, los momentos son cálculos respecto a un valor que ente caso la media el grado lo determina el exponente es una metodología alternativa para encontrar algún estadífgrafo en particular, por ejemplo nos sirve para el caso de la varianza (el segundo momento respecto a la media) voy a colocar un link sobre este tema para los que quieran ahondar al respecto...

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  5. que son los momentos estadisticos, para que nos sriven y un ejemplo de ello?
    gtacias por si atencion

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  6. puta madre alberto pendejoooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooooo

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