skewness
구문
설명
예제
입력 인수
출력 인수
알고리즘
왜도(Skewness)는 표본평균을 기준으로 데이터의 비대칭성을 측정한 값입니다. 왜도가 음수이면 데이터가 평균의 오른쪽보다 왼쪽으로 더 분산됩니다. 왜도가 양수이면 데이터가 오른쪽으로 더 분산됩니다. 정규분포(또는 완벽한 대칭 분포)의 왜도는 0입니다.
분포의 왜도는 다음과 같이 정의됩니다.
여기서 µ는 x의 평균이고, σ는 x의 표준편차이고, E(t)는 수량 t에 대한 기대값을 나타냅니다. skewness
함수는 이 모집단 값의 표본의 값을 계산합니다.
flag
를 1
로 설정할 경우 왜도는 편향되고 다음 식이 적용됩니다.
flag
를 0
으로 설정할 경우 skewness
는 계통적 편향을 수정하며 다음 식이 적용됩니다.
이 편향 수정 식을 사용하려면 X
가 적어도 3개 요소를 포함해야 합니다.
확장 기능
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨