Negativt skjev distribusjon - definisjon, eksempler, tolkning

Negativt skjev distribusjonsdefinisjon

Negativt skjev fordeling refererer til distribusjonstypen der flere verdier er plottet på høyre side av grafen, der distribusjonens hale er lengre på venstre side og gjennomsnittet er lavere enn medianen og modusen som den kan være null eller negativ på grunn av dataenes karakter som negativt distribuert.

Forklaring

I dette er det et stort gap i distribusjonene ettersom den negative siden er tung; For eksempel inneholder dataene inntektsfordelingen inntekten til den rike klassen er mye høyere enn den lavere og middelklassen, og det er derfor et stort gap i inntektsfordelingen som betyr at det vil være over gjennomsnittet på grunn av høyt gap. I en negativ skjev fordeling er venstre hale lenger i grafen. Dette viser ugunstige forhold for enhver nasjon, noe som betyr at det er veldig stor ulikhet i inntektsfordelingen, noe som kan føre til underutvikling av nasjonen generelt. Fattigdom, arbeidsledighet osv. Øker. I en slik situasjon blir de fattige fattigere, og de rikere blir rikere.

Eksempler på negativt skjev distribusjon

Som vist i eksemplet ovenfor, er det et stort gap i fordelingen av inntekten, og halen er bøyd mer mot venstre side av plottområdet, noe som gjenspeiler at fordelingen er negativt skjev.

Gjennomsnitt = (Summen av alle tallene i dataene) / n

Hvor n er antall prøver

• = $ 3000 + 4000 + 5000 + 7000 + 7500 + 8500 + 23000/7
• = $ 58 000/7
• = $ 8,585 (Appx)

Medianverdi = (n + 1) / 2 Verdi

• = (7 + 1/2) Verdi
• = 4 ^th Verdi
• = $ 8000

Mode = Høyeste verdi = $ 35000

Virkelige eksempler på negativt skjev distribusjon

• I cricket gjorde noen spillere poengsummen lavere enn gjennomsnittet, noen kom ut på null, noen spillere scoret kjøringer som er veldig lave, og bare en eller to spillere gir høyest poengsum og som kan resultere i at laget vinner, men hvis vi så poengsummen spillermessig fordelingen, er den negativt skjev.
• Et annet eksempel er universitetseksamen; eksamenene er de samme, men noen få poengløse, få poengsnitt og noen få poeng den høye prosentandelen, som viser at dataene er negativt skjev.
• I USA tilhører folk flest gjennomsnittsinntektsgruppen, og svært få tilhører høyinntektsgruppen. Dette viser at det er en ulik fordeling av inntektene. Derfor blir dataene skjevt negativt.
• Den menneskelige livssyklusen er også et eksempel på negativt skjev fordeling, ettersom mange lever gjennomsnittlig, noen lever veldig mindre, og noen lever et veldig høyt liv når det gjelder alder.
• Beskatningsregimet i underutviklede land og utviklingsland viser også denne typen fordeling da folk flest betaler gjennomsnitts- eller lavinntektsskatt, mens bare noen få mennesker betaler veldig høyinntektsskatt. Dette skyldes ulik fordeling av inntekt og formue.

Tolkning

• Dette viser at det er et stort gap mellom inntjeningen.
• Det viser underutviklingen i økonomien.
• Det gjenspeiler den fattige befolkningen i landet.
• Det viser svikt i statlige tiltak på fordeling av inntekt.
• Det viser en feil i statlig politikk.
• Det gjenspeiler den langsomme veksten i landet.
• Det gjenspeiler utnyttelse av arbeidskraft eller tilgjengeligheten av billig arbeidskraft. Derfor må regjeringen iverksette tiltak for å gi rettigheter til arbeiderne.
• Det viser markedets ustabile natur.
• Dette er et tegn på svak innenlandsk valuta.
• Det gjenspeiler tapene til investorene, og dermed motløshet fra investeringen.

Sentral tendens til negativt skjev fordeling

Sentral tendens refererer til gjennomsnittet, medianen og fordelingsmåten. Når det gjelder normalt skjev data, er gjennomsnittet, medianen og modusen like, noe som viser lik fordeling av inntekt og formue og den positive rollen til regjeringens innsats og utviklingen av økonomien.

I en positivt skjev fordeling er det gunstige forhold for landet ettersom en stor befolkning tilhører samme gruppe, og svært få befolkninger er forskjellige fra mengden. I en positivt skjev fordeling er middel, median og modus positive. Gjennomsnittet er, i dette tilfellet, større enn medianen og medianen større enn modusen.

Mens data med negativ skjev fordeling vises som ulik fordeling, vises den sentrale tendensen som under:

Mode> Median> Mean.

Median er middelverdien, og modus er den høyeste verdien. Men på grunn av ulik fordeling vil medianen være høyere enn gjennomsnittet.

Negativt skjev distribusjon i økonomi

I finans brukes skjev fordeling for å evaluere avkastningen på investeringen. Negativt skjev data er tegnet på lavere avkastning på investeringen; dermed finner investoren det risikabelt å investere i landene hvor inntekten er negativt skjev på grunn av langsiktige tap og valutasvingninger i det internasjonale markedet. De investorene som ser etter kortsiktige fordeler, kan investere i negativt skjevfordelte land.