Что означает положительная skewness (правый перекос) у распределения выручки на пользователя?
AБольшинство пользователей имеют очень большие значения
BРаспределение строго симметрично
CЕсть длинный правый хвост: редкие очень большие значения
DДанные обязательно содержат ошибки
Правильный ответ. Положительная
skewness обычно означает длинный правый хвост.Разбор
Для метрик вроде выручки часто характерны редкие крупные значения, которые тянут хвост вправо. Это влияет на среднее и делает медиану более устойчивой. Вывод о наличии ошибок делать нельзя без дополнительных проверок.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Если цель — показать хвост распределения времени ответа, какие
percentiles чаще всего полезно добавить к p50?Ещё вопросы по теме «Распределения и выбросы»
- Что лучше всего показывает `histogram`?
- В `boxplot` «коробка» обычно соответствует какому диапазону `percentiles`?
- Как изменение `bin width` в `histogram` чаще всего влияет на восприятие данных?
- Вы видите единичные экстремальные значения в метрике времени ответа. Что разумнее всего сделать первым шагом перед удалением `outliers`?
- Когда `log scale` чаще всего полезна при визуализации распределения?
- Все вопросы по «Распределения и выбросы» →