Central Tendency, Dispersion, Skewness & Kurtosis क्या होते हैं?
Central Tendency, Dispersion, Skewness & Kurtosis क्या होते हैं?
Statistical data analysis में चार concepts बहुत महत्वपूर्ण माने जाते हैं: Central Tendency, Dispersion, Skewness, और Kurtosis। ये concepts हमें data set के structure, variability और shape को समझने में मदद करते हैं।
📌 Central Tendency (केन्द्रीय प्रवृत्ति)
Central Tendency किसी data set का वह मान होता है जो data को represent करता है या center के आस-पास होता है।
- Mean (औसत): सभी values का औसत।
- Median (माध्यिका): मध्य में स्थित value।
- Mode (बहुलक): सबसे बार आने वाली value।
📉 Dispersion (विचलन)
Dispersion का मतलब है data values के बीच का फैलाव या variability। यह हमें बताता है कि data कितना spread हुआ है।
- Range: Highest - Lowest value
- Variance: Mean से deviation का square
- Standard Deviation: Variance का square root
- Quartile Deviation: Interquartile range का आधा
↩️ Skewness (झुकाव)
Skewness बताता है कि data symmetric है या नहीं। इसका मतलब है distribution का एक तरफ झुकाव।
- Positive Skew: Tail दाहिनी ओर लंबी होती है
- Negative Skew: Tail बाईं ओर लंबी होती है
- Zero Skew: Symmetrical distribution
📈 Kurtosis (चपटीपन)
Kurtosis यह मापता है कि distribution curve की चोटी कितनी नुकीली या सपाट है।
- Leptokurtic: बहुत तेज चोटी
- Mesokurtic: Normal distribution
- Platykurtic: फ्लैट चोटी
🔍 निष्कर्ष
इन चारों statistical concepts के माध्यम से हम किसी भी data set को बेहतर तरीके से समझ सकते हैं, analyze कर सकते हैं, और meaningful conclusions निकाल सकते हैं।
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