Example Question - skewness in data
Here are examples of questions we've helped users solve.
Analyzing Histogram Statements
Let's analyze the histogram in the image and address each statement provided: 1. There are 30 days represented on the histogram. To verify this, we need to sum up the number of days (frequency) for each temperature range shown on the histogram. 2. There were 8 days that had a daily high temperature of at least 85 degrees Fahrenheit. For this, we need to add up the number of days that fall within the temperature ranges that are 85 degrees Fahrenheit or higher. Looking at the histogram, this would include the last two bars on the right. 3. There were 27 days that had a daily high temperature lower than 90 degrees Fahrenheit. This would be the sum of the days represented in the temperature ranges that are below 90 degrees Fahrenheit. 4. If the median were to be calculated as 82.5 degrees, then a feasible mean would be 81.6. Without the raw data, we cannot calculate the mean or confirm this statement directly from the histogram. Additionally, histograms do not provide information about the mean or median values—only frequency distributions. We could estimate, but this would not be sufficient to confirm the statement's accuracy. 5. The data is skewed right. Skewness refers to asymmetry in the distribution of the data. A right-skewed distribution typically has a longer tail on the right side. We would determine this by looking at the shape of the histogram. The resolution and angle of the image makes it difficult for these statements to be irrefutably confirmed; however, examining a histogram's general shape typically allows for these kinds of observations. Please provide a clearer image or additional data so we could help you more accurately.
Understanding Right Skewed Distributions in Data Analysis
Câu hỏi trong hình đang nói về việc A có trung bình cộng hòm trọng x, và hỏi khi nào thì điều này xảy ra. Đáp án đúng là: "Phân phối của dữ liệu A có xứ hướng lệch phải." Lý do là vì khi một phân phối có xứ hướng lệch phải (hay còn gọi là phân phối lệch phải hay phân phối không đối xứng dương), điều này có nghĩa là có một số giá trị lớn hơn so với các giá trị còn lại làm cho trung bình (mean) sẽ cao hơn so với trung vị (median). Trong trường hợp này, trung bình cộng của các số liệu, x, sẽ lớn hơn so với giá trị trung vị và chếch về phía các giá trị lớn hơn.
Skewness in Data Distribution
Đề bài này đang hỏi về hình dạng của phân phối của biến số A, dựa trên thông tin rằng trung bình nhỏ hơn trung vị. Trong thống kê, khi trung bình của một phân phối nhỏ hơn trung vị của nó, phân phối đó được mô tả là lệch về bên trái. Vì vậy, phương án đúng trong trường hợp này là: "Phân phối của liệu liệu A có xu hướng lệch trái." Việc này xảy ra do có nhiều giá trị ở phía dưới trung bình hơn là phía trên, kéo trung bình về phía các giá trị nhỏ hơn.
CamTutor
In regards to math, we are professionals.
Get In Touch
Email: camtutor.ai@gmail.com