Nelle statistiche, una distribuzione asimmetrica negativamente (nota anche come asimmetrica a sinistra) è un tipo di distribuzione in cui più valori sono concentrati sul lato destro (coda) del grafico di distribuzione mentre la coda sinistra del grafico di distribuzione è più lunga.
Mentre la distribuzione normale è il tipo di distribuzione più comunemente riscontrato, esempi di distribuzioni distorte negativamente sono diffusi anche nella vita reale. Una distribuzione asimmetrica negativa è l'esatto opposto di una distribuzione asimmetrica positiva.
Misure di tendenza centrale nelle distribuzioni distorte negativamente
A differenza dei dati normalmente distribuiti in cui tutte le misure della tendenza centrale (media, mediana Mediana Mediana è una misura statistica che determina il valore medio di un set di dati elencato in ordine crescente (cioè, dal valore più piccolo al valore più grande). altro, con dati distorti negativamente, le misure sono disperse. La relazione generale tra le misure di tendenza centrale in una distribuzione asimmetrica negativa può essere espressa utilizzando la seguente disuguaglianza:
Modalità> Mediana> Media
Un'altra nota importante sulle misure della tendenza centrale Tendenza centrale Tendenza centrale è un riepilogo descrittivo di un set di dati attraverso un singolo valore che riflette il centro della distribuzione dei dati. Insieme alla variabilità nelle distribuzioni distorte negativamente è che la media aritmetica si trova generalmente a sinistra dal picco della distribuzione. Sebbene le regole menzionate in precedenza siano considerate le regole generali per le distribuzioni distorte negativamente, potresti incontrare molte eccezioni nella vita reale che violano le regole.
La significativa asimmetria negativa di una distribuzione potrebbe non essere adatta per un'analisi statistica approfondita Analisi quantitativa L'analisi quantitativa è il processo di raccolta e valutazione di dati misurabili e verificabili come ricavi, quota di mercato e salari al fine di comprendere il comportamento e le prestazioni di un'azienda . Nell'era della tecnologia dei dati, l'analisi quantitativa è considerata l'approccio preferito per prendere decisioni informate. . L'elevata asimmetria dei dati può portare a risultati fuorvianti dei test statistici. Per questo motivo, i dati subiscono un processo di trasformazione per renderli vicini alla distribuzione normale. I test statistici vengono solitamente eseguiti solo quando la trasformazione dei dati è completa.
Distribuzione negativamente distorta nella finanza
In finanza, il concetto di asimmetria viene utilizzato nell'analisi della distribuzione del rendimento degli investimenti Return on Investment (ROI) Return on Investment (ROI) è una misura di performance utilizzata per valutare i rendimenti di un investimento o confrontare l'efficienza di diversi investimenti . . Sebbene molte teorie e modelli finanziari presumano che i rendimenti dei titoli seguano una distribuzione normale, in realtà i rendimenti sono generalmente distorti.
L'asimmetria negativa della distribuzione indica che un investitore può aspettarsi piccoli guadagni frequenti e poche grandi perdite. In realtà, molte strategie di trading impiegate dai trader si basano su distribuzioni distorte negativamente.
Nonostante il fatto che le strategie basate sull'asimmetria negativa possano fornire profitti stabili, un investitore o un trader dovrebbe essere consapevole che esiste ancora una probabilità di grandi perdite. Pertanto, è imperativo valutare correttamente i rischi delle strategie di trading e includere l'asimmetria dei rendimenti nella valutazione.
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