Inclinació

Què és la flexibilitat?

La flexibilitat es refereix a la distorsió o l'asimetria en una corba de campana simètrica, o distribució normal, en un conjunt de dades. Si es desplaça la corba cap a l'esquerra o cap a la dreta, es diu que es pot inclinar. La flexibilitat es pot quantificar com a representació de la mesura en què una distribució determinada varia d'una distribució normal. Una distribució normal té una escletxa de zero, mentre que una distribució lognormal, per exemple, presentaria algun grau dret.

Les tres distribucions de probabilitats que es mostren a continuació són inclinades positivament (o inclinades a la dreta) en un grau creixent. Les distribucions inclinades negativament també es coneixen com a distribucions inclinades a l'esquerra. Skewness s'utilitza juntament amb kurtosis per jutjar millor la probabilitat que esdeveniments caiguin en les restes d'una distribució de probabilitats.

Compres per emportar

• La flexibilitat, en estadístiques, és el grau de distorsió de la corba de campana simètrica en una distribució de probabilitats.
• Les distribucions poden presentar inclinació dreta (positiva) o esquerra (negativa) a diversos graus.
• Els inversors observen la fluidesa a l’hora de jutjar una distribució de rendiments perquè, com la kurtosi, consideren els extrems del conjunt de dades en lloc de centrar-se únicament en la mitjana.

Explicant la integritat

A més de la variació positiva i negativa, també es pot dir que les distribucions tenen escletxa zero o no definida. A la corba d'una distribució, les dades del costat dret de la corba poden diferir de les dades del costat esquerre. Aquestes conicitats són conegudes com "cues". Escletxa negativa es refereix a una cua més llarga o més gruixuda a la part esquerra de la distribució, mentre que la inclinació positiva es refereix a una cua més llarga o més gruixuda a la dreta.

La mitjana de dades variades positivament serà més gran que la mitjana. En una distribució negada negativament, és el cas exacte al contrari: la mitjana de les dades esbiaixades negativament serà inferior a la mitjana. Si el gràfic de dades és simètricament, la distribució té zero inclinació, independentment de la durada o de la cua del greix.

Hi ha diverses maneres de mesurar la inclinació. El primer i el segon coeficients de inclinació de Pearson són dos comuns. El primer coeficient de ponderació de Pearson, o el desglossament del mode Pearson, resta el mode de la mitjana i divideix la diferència per la desviació estàndard. El segon coeficient de ponderació de Pearson, o la inclinació mediana de Pearson, resta la mitjana de la mitjana, multiplica la diferència per tres i divideix el producte per la desviació estàndard.

Les fórmules per a la flexibilitat de Pearson són:

on:

• Sk ₁ és el primer coeficient de pes de Pearson i Sk ₂ el segon;
• s és la desviació estàndard per a la mostra;
• x̄ és el valor mitjà;
• Mo és el valor modal (mode); i
• Md és el valor mitjà.

El primer coeficient de inclinació de Pearson és útil si les dades presenten un mode fort. Si les dades tenen un mode feble o diversos modes, pot ser preferible el segon coeficient de Pearson, ja que no es basa en el mode com a mesura de la tendència central.

0:58

Què és Skewness ">

Què et diu la tonteria?

Els inversors observen la fluidesa a l’hora de jutjar una distribució de rendiments perquè, com la kurtosi, consideren els extrems del conjunt de dades en lloc de centrar-se únicament en la mitjana. En particular, els inversors a curt i mitjà termini han de tenir en compte els extrems perquè són menys propensos a mantenir una posició prou llarga per confiar en que la mitjana es treballarà.

Els inversors utilitzen habitualment desviació estàndard per predir els rendiments futurs, però la desviació estàndard assumeix una distribució normal. Com poques distribucions de retorn s’aproximen a la normalitat, la inclinació és una mesura millor sobre la qual fonamentar les prediccions de rendiment. Això es deu al risc de disminució.

El risc de inclinació és l'augment del risc de presentar un punt de dades de gran inclinació en una distribució inclinada. Molts models financers que intenten predir el rendiment futur d’un actiu assumeixen una distribució normal, en la qual les mesures de tendència central són iguals. Si les dades s'inclinen, aquest tipus de models sempre subestimaran el risc de descurança en les seves prediccions. Com més dades siguin inclinades, menys exacte serà aquest model financer.

Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.

Termes relacionats

Distribució normal La distribució normal és una distribució contínua de probabilitats en què els valors es troben de forma simètrica situats principalment al voltant de la mitjana. més platicurtosi La platucurtosi és un terme estadístic que fa referència a la plana relativa d'una distribució de probabilitats. més Trucada de la corba de campana Una corba de campana és el tipus de distribució més comú per a una variable i, per tant, es considera una distribució normal. El terme "corba de campana" prové del fet que el gràfic utilitzat per representar una distribució normal consisteix en una línia en forma de campana. més Risc de cua en inversions El risc de cua és el risc de cartera que es produeix quan la possibilitat que una inversió mogui més de tres desviacions estàndard de la mitjana sigui superior al que es mostra en una distribució normal. més Distribució simètrica La distribució simètrica és evident quan es produeixen valors de variables a un interval regular. A més, la mitjana, la mitjana i el mode es produeixen en el mateix punt. més Kurtosi La kurtosi és una mesura estadística usada per descriure la distribució de dades observades al voltant de la mitjana. A vegades es coneix amb el nom de "volatilitat de la volatilitat". més Enllaços de socis