Excel और WolframAlpha तिरछेपन के लिए अलग-अलग मान क्यों देते हैं

Question

निम्नलिखित 3 मानों के लिए 222,1122,45444

वोल्फ्रामअल्फा 0.706 देता है

एक्सेल, का उपयोग =SKEW(222,1122,45444)1.729 देता है

क्या अंतर बताता है?

Comments

क्या यह सवाल अनुभवजन्य या गैर-विषमता वाले तिरछेपन के बारे में है या तिरछापन का अनुमान लगाने के बारे में है ?

— ग्रेटर

Answer 1

वे तिरछा गणना करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग कर रहे हैं। skewness()R पैकेज e1071पैदावार के लिए मदद पृष्ठों में खोज :

Joanes and Gill (1998) discuss three methods for estimating skewness:

Type 1:
g_1 = m_3 / m_2^(3/2). This is the typical definition used in many older textbooks.
Type 2:
G_1 = g_1 * sqrt(n(n-1)) / (n-2). Used in SAS and SPSS.
Type 3:
b_1 = m_3 / s^3 = g_1 ((n-1)/n)^(3/2). Used in MINITAB and BMDP.
All three skewness measures are unbiased under normality.

#Why are these numbers different?
> skewness(c(222,1122,45444), type = 2)
[1] 1.729690
> skewness(c(222,1122,45444), type = 1)
[1] 0.7061429

यदि किसी के पास इसे आगे की चर्चा या शिक्षा के लिए प्राप्त करने का श्रेय है, तो संदर्भित पेपर का लिंक यहां दिया गया है: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1467-9884.00122/abstract

Comments

यह "सभी तीन तिरछा उपायों के निष्पक्ष होने के लिए गणितीय रूप से संभव नहीं है," क्योंकि (जाहिर है) उनकी अपेक्षाएं सभी अलग-अलग हैं। शायद आप विषमतापूर्ण निष्पक्षता से मतलब रखते हैं ?

— whuber

@whuber - मैं [e-mail] को डिफर करने जा रहा हूं, जो e1071विशेष रूप से वहां पर उनके मतलब के स्पष्टीकरण के लिए पैकेज बनाए रखता है । यदि मेरी पोस्ट स्पष्ट नहीं थी skewness()

— चेस

$g_1$

$g_1 = m_3 / m_2^{3/2}$$m_2$$m_3$$n$

— हेनरी

@onestop @Henry मैं आपसे सहमत हूँ।

— whuber