Если распределение метрики имеет сильную правую скошенность (длинный правый хвост), какое утверждение чаще всего верно?
AСреднее обычно меньше медианы: короткий правый хвост слабо влияет на среднее значение метрики в выборке
BМедиана совпадает с 25-м перцентилем независимо от формы распределения метрики на больших выборках данных
CСреднее обычно больше медианы: большие значения в правом хвосте тянут среднее вверх относительно центра
DСреднее и медиана совпадают по значению: обе характеризуют центр распределения метрики на больших выборках
Правильный ответ. При правой скошенности редкие большие значения тянут среднее вверх относительно медианы.
Разбор
Правый хвост добавляет большие значения, которые сильно влияют на среднее. Медиана зависит от порядка и устойчивее к хвостам. Поэтому при правой скошенности среднее часто выше медианы, и полезно показывать перцентили вместо одного среднего.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Распределения и выбросы»
- Какую информацию о данных лучше всего показывает гистограмма?
- В диаграмме «ящик с усами» (`boxplot`) сама «коробка» обычно соответствует какому диапазону квантилей данных?
- Как изменение ширины бина в гистограмме чаще всего влияет на восприятие распределения данных?
- Что означает положительная асимметрия (правый перекос) у распределения выручки на пользователя?
- Вы видите единичные экстремальные значения в метрике времени ответа. Что разумнее всего сделать первым шагом перед удалением выбросов?
- Все вопросы по «Распределения и выбросы» →