Если распределение метрики имеет сильную правую skewness, какое утверждение чаще всего верно?
AСреднее обычно меньше медианы
BМедиана всегда равна
p25CСреднее обычно больше медианы
DСреднее и медиана всегда совпадают
Правильный ответ. При правой
skewness редкие большие значения тянут среднее вверх.Разбор
Правый хвост добавляет большие значения, которые сильно влияют на среднее. Медиана зависит от порядка и устойчивее к хвостам. Поэтому при правой skewness среднее часто выше медианы, и полезно показывать percentiles вместо одного среднего.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Какой риск чаще всего возникает при использовании
log scale без явного объяснения в отчёте?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?
- Что означает положительная `skewness` (правый перекос) у распределения выручки на пользователя?
- Вы видите единичные экстремальные значения в метрике времени ответа. Что разумнее всего сделать первым шагом перед удалением `outliers`?
- Все вопросы по «Распределения и выбросы» →