Độ lệch (Skewness) là gì? Công thức tính độ lệch

Hình minh họa. Nguồn: 365datascience.com

ĐỎtrong lệch lạc

Ý tưởngệm

ĐỎtrong lệch lạc trong tiếng anh là Sự xiên xẹo.

Nếu chuông sám hối bị lệch sang trái hoặc sang phải, nó được cho là bị lệch. ĐỎtrong lệch lạc được coi là một đại diện cho mức độ khác biệtệt của mtrongt có một phân phối nhất định so với phân phối chuẩn. Phân phối chuẩn không có độ lệch bằng 0, trong khi phân phối phân phối xác suất logarit chuẩn sẽ có độ lệch về bên phải.

Ba phân phối xác suất được minh họa dưới đây cótrong lệch lạc dương (hoặc lệch sang phải) với mức độ tăng dần. Phân phối lệch âm còn được gọi là phân phối lệch trái. ĐỎtrong lệch lạc được sử dụng kết hợp vớitrong tăng đột biến để đánh giá tốt hơn xác suất của các sự kiện rơi vào đuôi của phân phối xác suất.

Một minh họa về sự sai lệch. Nguồn: Investopedia

Hiểu về REDtrong lệch lạc

Kế tiếp sự khác biệt tích cực và tiêu cực, sự phân bố cũng có thể được cho là lệch hoặc không xác địnhtrong lệch lạc. Dữ liệu ở phía bên phải của đường cong phân phối có thể giảm vớitrong khác với hình bên trái. ĐỎtrong lệch lạc độ lệch âm có đuôi dài hơn hoặc rộng hơn ở phía bên trái của phân phối, trong khitrong lệch lạc xiên dương có đuôi dài hơn hoặc rộng hơn ở bên phải.

Độ lệch âm và độ lệch dương. Nguồn: Wikipedia

Giá trị trung bình của dữ liệu cótrong Độ lệch dương sẽ lớn hơn giá trị trung vị. Trong phân phối lệch âm, hoàn toàn ngược lại, giá trị trung bình của dữ liệu bị lệch âm sẽ nhỏ hơn trung vị. Nếu biểu đồ của dữ liệu là đối xứng, phân phối không có độ lệch bằng không bất kể đuôi dài hay rộng.

Có một số cách để đo độ lệch. Hệ sốtrong lệch lạc Pearson đầu tiên và thứ hai là hai công cụ phổ biến nhất. Hệ số sai lệch đầu tiên của Pearson, hoặc Độ lệch điểm yếu của Pearson, được tính bằng cách lấy giá trị trung bình trừ đi giá trị trung bình và chia kết quả cho độ lệch chuẩn. Hệ số lệch thứ hai của Pearson hoặc Pearson độ lệch trung bình trung được tính bằng cách lấy giá trị trung bình trừ trung vị, nhân với 3 và chia kết quả cho độ lệch chuẩn.

Công thức tính toántrong Độ lệch của Pearson

SK_{Đầu tiên} = (Giá trị trung bình – chế độ) / ĐỎtrong lệch lạc Tiêu chuẩn

SK2 = (Trung bình – trung vị) / ĐỎtrong lệch lạc Tiêu chuẩn

Phía trong:

SK_{Đầu tiên} là Hệ số sai lệch đầu tiên của Pearson, hoặc Độ lệch nguyên tố Pearson

SK₂ là Hệ số lệch thứ hai của Pearson, hoặc độ lệch Pearson trung bình

Hệ sốtrong lệch lạc Pearson đầu tiên hữu ích hơn nếu tHởdữ liệu p có một giáo hoàng mạnh mẽ. Nếu tHởdữ liệu p có yếu hoặc nhiều phương thức, hệ sốtrong lệch lạc Pearson thứ hai có thể phù hợp hơn vì nó không dựa vào số liệu để đo lường xu hướngHởp giữa của tHởdữ liệuệu.

ĐỎtrong lệch lạc kể những gì?

Các nhà đầu tư chú ý ddtrong lệch lạc khi quan sát sự phân chia lợi nhuậnHởn vì nó, như ddtrong nhọn, xem xét các điểm cực trị của tập dữ liệu thay vì chỉ tập trung vào giá trị trung bình. Các nhà đầu tư ngắn hạn và trung hạn đặc biệt cần cân nhắc các yếu tố cực đoan vì họ ít có khả năng nắm giữ chứng khoán trong dài hạn.

Các nhà đầu tư thường sử dụng độ lệch chuẩn để dự đoán lợi nhuận trong tương lai, nhưng độ lệch chuẩn được giả định là phân phối chuẩn. Tuy nhiên, có rất ít sự phân chia lợi nhuậnHởn gần với phân phối chuẩn, độ lệch là thước đo tốt hơn để dự đoán hiệu suất.

Rủi ro làtrong lệch lạc nguy cơ gia tăng là tăng mtrongt điểm dữ liệu có độ lệch cao trong phân phối lệch lạc. Nhiều mô hình tài chính cố gắng dự đoán hiệu suất trong tương lai của một tài sản giả định có phân phối chuẩn. Nếu dữ liệu bị sai lệch, mô hình này sẽ luôn đánh giá thấp rủi ro sai lệch trong dự đoán của nó. Dữ liệu càng sai lệch thì mô hình tài chính này càng kém chính xác.

(Theo Investopedia)