En estadística, una distribución sesgada negativamente (también conocida como sesgada a la izquierda) es un tipo de distribución en la que se concentran más valores en el lado derecho (cola) del gráfico de distribución, mientras que la cola izquierda del gráfico de distribución es más larga.
Si bien la distribución normal es el tipo de distribución más común, los ejemplos de distribuciones sesgadas negativamente también están muy extendidos en la vida real. Una distribución sesgada negativamente es el opuesto directo de una distribución sesgada positivamente.
Medidas de tendencia central en distribuciones sesgadas negativamente
A diferencia de los datos distribuidos normalmente donde todas las medidas de tendencia central (media, mediana Mediana La mediana es una medida estadística que determina el valor medio de un conjunto de datos enumerado en orden ascendente (es decir, de menor a mayor valor). La mediana y la moda) son otros, con datos sesgados negativamente, las medidas están dispersas. La relación general entre las medidas de tendencia central en una distribución sesgada negativamente puede expresarse utilizando la siguiente desigualdad:
Moda> Mediana> Media
Otra nota importante sobre las medidas de tendencia central Tendencia central Tendencia central es un resumen descriptivo de un conjunto de datos a través de un valor único que refleja el centro de la distribución de datos. Junto con la variabilidad en las distribuciones sesgadas negativamente, la media aritmética generalmente se ubica a la izquierda del pico de la distribución. Aunque las reglas mencionadas anteriormente se consideran las reglas generales para distribuciones sesgadas negativamente, es posible que encuentre muchas excepciones en la vida real que violen las reglas.
La asimetría negativa significativa de una distribución puede no ser adecuada para un análisis estadístico completo Análisis cuantitativo El análisis cuantitativo es el proceso de recopilar y evaluar datos medibles y verificables, como ingresos, participación de mercado y salarios para comprender el comportamiento y el desempeño de una empresa . En la era de la tecnología de datos, el análisis cuantitativo se considera el enfoque preferido para tomar decisiones informadas. . La gran asimetría de los datos puede dar lugar a resultados engañosos de las pruebas estadísticas. Por este motivo, los datos pasan por un proceso de transformación para acercarlos a la distribución normal. Las pruebas estadísticas generalmente se ejecutan solo cuando se completa la transformación de los datos.
Distribución negativamente sesgada en finanzas
En finanzas, el concepto de asimetría se utiliza en el análisis de la distribución de los rendimientos de las inversiones El rendimiento de la inversión (ROI) El rendimiento de la inversión (ROI) es una medida de rendimiento que se utiliza para evaluar los rendimientos de una inversión o comparar la eficiencia de diferentes inversiones . . Aunque muchas teorías y modelos financieros asumen que los rendimientos de los valores siguen una distribución normal, en realidad, los rendimientos suelen estar sesgados.
La asimetría negativa de la distribución indica que un inversor puede esperar pequeñas ganancias frecuentes y algunas pérdidas importantes. En realidad, muchas estrategias comerciales empleadas por los comerciantes se basan en distribuciones sesgadas negativamente.
A pesar de que las estrategias basadas en sesgos negativos pueden proporcionar beneficios estables, un inversor o un comerciante debe ser consciente de que todavía existe una probabilidad de grandes pérdidas. Por lo tanto, es imperativo evaluar adecuadamente los riesgos de las estrategias comerciales e incluir la asimetría de los rendimientos en la evaluación.
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