这道会计题的偏态系数怎么算?公式是什么?

请问这道题的偏态系数怎么算?公式是什么?

荷同学
2021-08-26 15:46:43
阅读量 203
  • 老师 高顿财经研究院老师
    高顿为您提供一对一解答服务,关于这道会计题的偏态系数怎么算?公式是什么?我的回答如下:

    同学你好:

    偏态系数:离差三次方的平均数与标准差三次方的比值。公式如下:

    这道题目是2016年真题,近五年就考过一次,相对来说有难度,如果从应试要求速度的角度来看,能快速选出AC两项得1分也是可以的。同学可以联系顾问老师要一下真题解析的视频。偏态系数的考法,通常是给出具体的偏态系数数值,然后问是左偏还是右偏,是轻度还是重度。



    以上是关于会计,会计题相关问题的解答,希望对你有所帮助,如有其它疑问想快速被解答可在线咨询或添加老师微信。
    2021-08-26 18:43:29
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其他回答

  • 亚同学
    峰态和偏态的计算公式是什么?
    • 董老师

      峰态:又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来,峰度反映了尾部的厚度。

      峰度以bk表示,yi是样本测定值,ybar是样本n次测定值的平均值,s为样本标准差。正态分布的峰度为3。bk<3称分布具有不足的峰度,bk>3称分布具有过度的峰度。若知道分布有可能在峰度上偏离正态分布时,可用峰度来检验分布的正态性。次数分配较常态分配曲线平坦者为低阔峰分配g20.g2=0时为常态分配.

      随机变量的峰度计算方法为:随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。

      偏态(skewness),是指非对称分布的偏斜状态。换句话说,就是指统计总体当中的变量值分别落在众数(m0)的左右两边,呈非对称性分布。

      在统计学上,众数和平均数之差可作为分配偏态(skewnessdistribution)的指标之一。如平均数大于众数,称为正偏态(positiveskewness);相反,则称为负偏态(negativeskewness)。即:

      如果x'>m0,这种偏态称为正偏态或右偏态,正偏态g1>0;

      如果x'<m0,这种偏态称为负偏态或左偏态,负偏态g1<0。

      主要有皮尔逊偏态系数测定法和中心距偏态系数测定法两种。

      在spss的descriptives描述中有峰度系数和偏度系数, sk=0,ku=0时,分布呈正态,sk>0时,分布呈正偏态,sk<0时,分布呈负偏态,ku>0时曲线比较陡峭,ku<0时曲线比较平坦。由此可判断本数据分布是否为正态分布。


      参考资料:

      一、峰态:http//baike.baidu.com/linkurl=0g_ukeeanmd5efwomiyybyjk4ju4mlp-wt2vijd130ytt5yfa4phudv4mdmhepp_bwa-mlotzwzgb2xe2orgak

      二、偏态:http//baike.baidu.com/linkurl=p5isvej_bfajb9f8kmgkqy5egb2mzfcpigyiab0vdyfibvdmwhlhi6ts_droj44klpc-avw_f__7ktotxqoxja

  • 王同学
    偏态系数是什么?怎么求?
    • 胡老师
      偏态系数又称偏差系数。说明随机系列分配不对称程度的统计参数,用cs表示。和cv只能反映频率密度分配曲线的平均情况和离散程度,而不能反映其对称(即偏态)情况,所以必须再引入一个参数——偏差系数cso计算公式如右图。
        cs=0称为正态分配,cs>0称为正偏分配,cs<0称为负偏分配
  • 陈同学
    偏态和峰度是如何测度的?不同的偏态系数和峰度系数对应什么形态的数据分布
    • 张老师
      原理和正态曲线一样
      根据已知系数,构造出分布函数
      然后用插值法计算出对应的概率数据
      然后绘制折线图即可。
      统计上是用四阶中心矩来测定峰度的。因为实验研究表明,偶阶的大小与图形分布的峰度有关。其中的二阶中心矩就是数据的,它在一定程度上可以反映分布的峰度,但有时方差相同的数据却有不同的峰度,因此就利用四阶中心矩来反映分布的尖峭程度。为了消除变量值水平和计量单位不同的影响,实际工作中是利用四阶中心矩与σ4的比值作为峰度的指标,称为峰度。但是在spss中的是四阶中心矩与σ4的比值减去3后的值,这个值与0相比,如果为0说明其与相同。大于0,说明它是比正态分布要陡峭。前面回答的就是在excel中实现的思路,只要知道了函数公式,就可用插值法计算并绘制曲线,和之前给的正态分布曲线的做法是完全一样的,只不过换掉一个函数公式而已,不需要再给实例了吧?
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