La importancia de la asimetría es para ver si los datos tienen una desviación o una tendencia a cierto lugar, o lograr ver donde se concentran mas en el recorrido de la variable.
La importancia del Machine Learning en nuestras vidas, es que nos simplifican mucho la vida en ciertos procesos computarizados, ya sea en el campo donde se aplique. Es mas usado en el ámbito empresarial para agilizar algunos procesos que requieren de actividades repetitivas y con algunas formulas.
La importancia de los modelos se basa en la utilización de estos en conjunto con Machine Learning, para lograr resolver algunos problemas de las vida diaria, es utilizado para que Machine Learning logre seguir ciertos pasos para lograr resolver con éxito el problema al cual esta enfocado el modelo, y no haya una tendencia a clasificar mal los datos.
La estadística, aplicada en las actividades ya sea de empresas o de un grupo de personas nos ayuda a lograr entender un poco sus actividades y sus costumbres de donde se esta aplicando la estadística y sus estudios, para las empresas la estadística ayuda en la toma de decisiones.
Skewness plays a big role in data analysis because normal distributions can incorrectly estimate expected returns and risks, it can be used as a risk factor because it helps us think in terms of uncertainty, expectations and magnitude of results. Variance is important because it helps us assess unlikely events
Please read this: https://www.investopedia.com/terms/s/skewness.asp
It is important since this measure allows us to identify if the data is distributed evenly around the central point (Arithmetic mean). ... Asymmetry is the measure that indicates the symmetry of the distribution of a variable with respect to the arithmetic mean, without the need to make a graphical representation
La asimetría cumple un rol muy importante al momento de ver si los datos tienen una inclinación, desviación o una tendencia bien a la izquierda o derecha. La inclinación se refiere a la distorsión o asimetría en una curva de campana simétrica, o distribución normal, en un conjunto de datos. Si la curva se desplaza hacia la izquierda o hacia la derecha, se dice que está sesgada. La asimetría puede cuantificarse como una representación del grado en que una distribución dada varía de una distribución normal. Una distribución normal tiene una inclinación de cero, mientras que una distribución lognormal, por ejemplo, exhibiría cierto grado de inclinación derecha.
It is important since this measure allows us to identify if the data is distributed evenly around the central point (Arithmetic mean). ... Asymmetry is the measure that indicates the symmetry of the distribution of a variable with respect to the arithmetic mean, without the need to make a graphical representation
- Lo primero que hay que mencionar es que la asimetría es una medida que indica la simetría de la distribución de una variable respecto a la media aritmética, sin necesidad de hacer la representación gráfica.
- La importancia de la asimetría es que esta medida nos ayuda a poder identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central. Además la asimetría se puede aplicar en muchos campos para realizar el análisis de datos ya que proporciona una idea sobre si las desviaciones de la media son simétricas, positivas o negativas.
La asimetría puede ayudar mucho en el análisis de datos ya que muestra el comportamiento que tienen estas respecto a la media, de esta forma podemos saber si en nuestro análisis la media está cubriendo todos los datos o si hay datos que están muy extremos o también llamados datos atípicos.
La asimetría es muy importante en el análisis de datos, porque nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (Media aritmética), esto quiere decir, que con la asimetría podemos ver la la tendencia que tienen los datos hacia un cierto lugar (positiva o negativa) y esto nos ayuda a poder tomar decisiones.
Sabemos que la asimetría nos ayuda a saber la simetría de la distribución de una variable respecto a la media aritmética, asi que nos ayudaría a saber la uniformidad de los datos , evitando así no conciderar algunos datos.
It measures the degree of asymmetry of the distribution with respect to the mean. A positive value of this indicator means that the distribution is skewed to the left (positive orientation). A negative result means that the distribution is skewed to the right.
The importance of asymmetry is that this measure helps us to identify if the data is evenly distributed around the central point. Furthermore, asymmetry can be applied in many fields to perform data analysis since it provides an idea on whether the deviations from the mean are symmetric, positive or negative.
Dear Javier, the skewness is useful to get an orientation but it is not determinant. That is to say, it is useful to know the initial data orientation about a central measure, however, there are cases where the skewness measure could be as close to zero as we need, and it is not associated with symmetric distribution (In a unidimensional distribution, a zero value could be true for an asymmetric distribution where the tail is very long and thin).
You will see that the key point is to approach different perspectives on analysis to know whether the interpretation is consistent or not. In machine learning, before the skewness, for example, it is important to analyze situations about missing values (or the noise) and its impact on your model. The skewness is a subject that you will go to analyze when the fundamental data problems have been fixed.
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