stats_skew 함수는 데이터의 왜곡 정도를 측정하는 함수입니다. 왜곡 정도를 나타내는 'skew'의 의미는 데이터가 왼쪽으로 치우쳐져 있는지, 오른쪽으로 치우쳐져 있는지, 또는 균등하게 분포되어 있는지 여부를 나타냅니다.
왜곡 정도가 높은 데이터는 일반적으로 왼쪽으로 치우쳐져 있는 데이터입니다. 이러한 데이터는 평균보다 작은 값이 많고, 평균보다 큰 값이 적습니다. 예를 들어, 수입 데이터가 왼쪽으로 치우쳐져 있다면, 대부분의 사람들은 낮은 수입을 가지고 있으며, 일부 사람들은 높은 수입을 가지고 있습니다.
stats_skew 함수는 데이터의 왜곡 정도를 측정하는 데 사용되는 방법 중 하나입니다. 이 함수는 데이터의 분포를 분석하여 왼쪽으로 치우쳐져 있는지, 오른쪽으로 치우쳐져 있는지, 또는 균등하게 분포되어 있는지 여부를 판단합니다.
stats_skew 함수는 다음과 같은 방식으로 데이터의 왜곡 정도를 측정합니다.
1. 데이터의 분포를 분석하여 왼쪽으로 치우쳐져 있는지, 오른쪽으로 치우쳐져 있는지, 또는 균등하게 분포되어 있는지 여부를 판단합니다.
2. 데이터의 분포를 분석한 결과를 바탕으로 데이터의 왜곡 정도를 측정합니다.
3. 측정된 왜곡 정도를 'skew'라는 이름의 값을 사용하여 표현합니다.
예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있습니다.
| 데이터 |
| --- |
| 10 |
| 20 |
| 30 |
| 40 |
| 50 |
이 데이터의 왜곡 정도를 측정하기 위해 stats_skew 함수를 사용할 수 있습니다. stats_skew 함수를 사용하여 데이터의 왜곡 정도를 측정한 결과는 다음과 같습니다.
* 왼쪽으로 치우쳐져 있는지 여부: 데이터의 분포를 분석한 결과, 데이터는 왼쪽으로 치우쳐져 있습니다.
* 오른쪽으로 치우쳐져 있는지 여부: 데이터의 분포를 분석한 결과, 데이터는 오른쪽으로 치우쳐져 있지 않습니다.
* 균등하게 분포되어 있는지 여부: 데이터의 분포를 분석한 결과, 데이터는 균등하게 분포되어 있지 않습니다.
이러한 결과를 바탕으로, 데이터의 왜곡 정도를 측정한 결과는 다음과 같습니다.
* skew: -1.0 (왼쪽으로 치우쳐져 있음)
이 결과는 데이터가 왼쪽으로 치우쳐져 있으며, 평균보다 작은 값이 많고, 평균보다 큰 값이 적다는 것을 의미합니다.
2025-04-28 03:18