¿Qué es la distribución sesgada positivamente?
La distribución sesgada positivamente es un tipo de distribución donde la media, la mediana y la moda de la distribución son positivas en lugar de negativas o cero, es decir, la distribución de datos ocurre más en un lado de la escala con una cola larga en el lado derecho. También se conoce como distribución sesgada a la derecha, donde la media generalmente se encuentra en el lado derecho de la mediana de los datos.
Ejemplo
Se dice que los ingresos se distribuyen positivamente si hay más población en el grupo de ingresos normales o de ingresos más bajos en lugar de unos pocos grupos de ingresos altos. Muestran que la media es mayor que la mediana.
A continuación se muestran los datos extraídos de la muestra. En la primera columna, se da la categoría de ingresos, y en la segunda columna, el número de personas que se encuentran en el grupo de ingresos respectivo. Calcule la media, la mediana y la moda de la muestra de datos y analice si es un ejemplo de distribución con sesgo positivo.
Solución:
Cálculo de la media, mediana y moda:
# 1 - Media:
La media de los datos es:
- Media = (2,000 + 4,000 + 6,000 + 5,000 + 3,000 + 1,000 + 1,500 + 500 + 100 +150) / 10
- Media = 2,325
# 2 - Mediana:
Valor mediano = (Número de términos + 1) / 2º valor- Valor mediano = (10 + 1/2) th valor
- Median Valor = 5,5 º es decir, valor promedio de 5 º y 6 º valor
- Mediana = (3,000 + 1,000) / 2
- Mediana = 2,000
# 3 - Modo:
La moda será el valor más alto en el conjunto de datos que es 6.000 en el presente caso.
Análisis:
Aquí,
- Media> Mediana
- 2325> 2000
En los datos distribuidos positivamente, la media es mayor que la mediana y la mayoría de la gente cae en el lado inferior. Lo mismo ocurre en el ejemplo anterior.
¿Qué causa la distribución sesgada positivamente?
# 1 - Desigualdad en la distribución
La cantidad de dinero ganada por todos será diferente. La ganancia depende de la capacidad de trabajo, las oportunidades y otros factores. De manera similar, la probabilidad de cualquier resultado es diferente. De ahí la principal causa de una distribución asimétrica positiva en una distribución desigual.
# 2 - Grupos homogéneos
La distribución positiva refleja la misma línea de grupos que existe un tipo más o menos homogéneo de resultados, como en el caso de la distribución positiva del ingreso, la mayor parte de la población en los grupos de ingresos bajos o medios, es decir, los ingresos son más o menos homogéneos.
# 3 - Devoluciones deseables
En finanzas, si los rendimientos son deseables, se dice que se distribuye positivamente. En una distribución positiva, las posibilidades de obtener beneficios son mayores que las pérdidas.
# 4 - Enfoque predictivo
El enfoque predictivo hacia la distribución de datos en grupos también provoca tal distribución.
Media y mediana de distribución positivamente sesgada
En una distribución con sesgo positivo, la media es mayor que la mediana, ya que los datos están más hacia el lado inferior y el promedio medio de todos los valores, mientras que la mediana es el valor medio de los datos. Entonces, si los datos están más inclinados hacia el lado inferior, el promedio será mayor que el valor medio. Tomemos el siguiente ejemplo para una mejor comprensión:
- 50, 51, 52, 59 muestra que la distribución está sesgada positivamente ya que los datos tienen un rango disperso normal o positivo.
- La media de los datos proporcionados es 53 (promedio, es decir, (50 + 51 + 52 + 59) / 4).
- La mediana es el valor (n + 1/2), es decir, (4 + 1/2), es decir, 2,5, es decir, la mediana es el promedio del 2º valor y el 3º valor.
- La mediana es (51 + 52) / 2 = 51,5
- Como la media es 53 y la mediana es 51,5, se dice que los datos están sesgados positivamente.
Tendencia central en la distribución sesgada positivamente
La tendencia central es la media, la mediana y la moda de la distribución. En los datos de distribución asimétrica normal, la media, la mediana y la moda son iguales. Considerando que la tendencia central de los datos sesgados positivamente tiene la siguiente ecuación:
Media> Mediana> ModaComo la media es el promedio, la mediana es el valor medio y la moda es el valor más alto en la distribución de datos. Como en este tipo de datos, los resultados se inclinan hacia la parte inferior; por lo tanto, la media será mayor que la mediana, ya que la mediana es el valor medio y la moda es siempre el valor más alto, y siempre es mayor que la media y la mediana en cualquier tipo de distribución asimétrica.
Conclusión
Es el tipo de distribución donde los datos están más hacia el lado inferior. Eso significa que hay tipos de grupos más o menos homogéneos. En una distribución con sesgo positivo, la mayoría de los valores en el gráfico que se muestra en el lado izquierdo de la distribución y la curva son más largos hacia el camino derecho. En esta distribución, la media es mayor que la mediana. En finanzas, es la posibilidad de obtener más ganancias que la pérdida. En el caso de la distribución del ingreso, si la mayoría de la población gana en el rango medio y bajo, se dice que el ingreso se distribuye positivamente. La distribución desigual es la principal causa para determinar la distribución positiva o negativa.
