推 chenfafa: 還是不太懂也 能再講清楚mean的部分嗎 謝謝08/02 16:58
推 chenfafa: 但圖上 右偏時 小的值叫多 平均值是比中、眾數大08/02 18:51
→ chenfafa: 平均值是較大08/02 18:51
→ chenfafa: 跟你講的不一樣也08/02 18:51
抱歉,剛剛搞混,應該更正成,右偏時,有一些大的值就會把平均值拉大
→ LiamIssac: 1 2 3的平均 跟1 2 19的平均08/02 20:09
→ yhliu: 以前似乎我曾說明過這問題, 可能是貼在 成大計中站 吧? 現08/03 06:02
→ yhliu: 在該站已關, 找不到了. orz08/03 06:03
→ yhliu: 正偏, 又稱 右偏, 是指右邊尾巴拉得較長. 以中位數為準, 中08/03 06:04
→ yhliu: 位數右邊的資料被拉開(拉長), 也就是說, 相對於中位數左邊 08/03 06:05
→ yhliu: 有些資料離得比較遠, 因此平均數被拉高. 反之, 中位數左邊08/03 06:06
→ yhliu: 擠在較小範圍, 整個分布曲線被擠壓, 所以高峰可能出現在中08/03 06:07
→ yhliu: 位數左邊. 也就是說, 呈現 眾數 < 中位數 < 平均數 的樣子.08/03 06:08
→ yhliu: 負偏, 又稱左偏, 則是相反乎, 中位數之左被拉長, 因而比較08/03 06:09
→ yhliu: 少出現高峰; 而右邊被擠壓, 所以眾數可能在中位數之右.08/03 06:10
→ yhliu: 以上說明教本上對偏斜分布的一般描述, 中位數在眾數與平均 08/03 06:11
→ yhliu: 數中間. 不過, 這都只是 "典型". 如果套用某種特定分布, 可08/03 06:12
→ yhliu: 能發現並不是這樣的, 例如 Weibull 分布之 shape parameter08/03 06:20
→ yhliu: 在某些範圍時可能出現 median < mode < mean, 另某些範圍時08/03 06:21
→ yhliu: 可能出現 median < mean < mode. 請參見 08/03 06:22
→ yhliu: telnet://bs2.twbbs.org 之 P_cjosephlu 版, "What about08/03 06:23
→ yhliu: the skewness?" 討論串.08/03 06:24
→ yhliu: 第2張圖, 很明顯的正偏分布, 右邊尾巴拉得較長, 並不需要有08/03 06:26
→ yhliu: outlier 才能解釋 mean > median.08/03 06:26
→ yhliu: 事實上該圖也沒顯示有無 outlier, 只是最簡單的盒形圖.08/03 06:28
謝謝老師詳細的說明
我有到該站去看了相關討論串
Weibull(λ,k)的mode, median, mean分別是:
mode: λ((k-1)/k)^(1/k)
mean: λG(1+1/k), G is gamma function
median: λ(ln(2))^(1/k)
假設λ=1,我們可以得到下圖
http://i.imgur.com/6eov2N6.png
三條灰色虛線分別是 3.258921 3.312487 3.439541
而skewness在大於3.602345時,小於0
code: http://pastebin.com/yDbnRmMs
PS: skewness都很小,在這種case下,看不太出來distribution是否真的左偏或右偏...
因此,median, mean, mode的大小順序是"典型",但大多數情況是可以參考的
推 goshfju: 推樓上~08/03 07:35
※ 編輯: celestialgod (123.205.27.107), 08/03/2015 09:58:55
推 chenfafa: 謝謝大家.....真的很感謝 08/03 15:52
推 chenfafa: 我第二張圖本來是選D,是不清楚為什麼能知道平均值,沒 08/03 15:54
→ chenfafa: 有給個數有多少,想請問這是為什麼? 08/03 15:54
→ celestialgod: 上面劉老師有說明喔 08/03 17:25