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Unit 47 문제풀이 8번 문제(08분 58초)
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보기 '나' 에서 데이터 분포가 왼쪽에 치우쳐져있다는 보기를 봤을 때, 이번 문제 처럼 (오른쪽 꼬리가 길다) 라는 언급이 없으면 음의 왜도라고 가정하고 푸는걸까요?
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안녕하세요!
오른쪽 꼬리가 길다 라는 언급이 없어도 양의 왜도입니다.
"데이터 분포가 왼쪽에 치우쳐져 있다"는 것은 일반적으로 높은 빈도(최빈값)가 왼쪽에 몰려 있어 꼬리가 오른쪽으로 긴 '양의 왜도'를 의미합니다.
좀 더 확실하게 의미를 전달하기 위해 오른쪽 꼬리가 길다는 단서를 추가했습니다.
주말에 시험이네요 ^^ 화이팅입니다!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. HOJUN CHOI님.
이 질문은 데이터 분포의 왜도(Skewness)에 관한 것입니다. 일반적으로 왜도는 데이터 분포의 중심이 왼쪽 또는 오른쪽으로 치우쳐 있는지를 나타냅니다. 왜도의 정의에 따르면:
음의 왜도(Negative Skewness): 데이터의 꼬리가 왼쪽에 있을 때, 즉, 대부분의 값이 오른쪽에 몰려 있는 경우를 말합니다. 이 경우 데이터의 평균이 중앙값보다 작게 나타나는 경향이 있습니다.
양의 왜도(Positive Skewness): 데이터의 꼬리가 오른쪽에 있을 때, 즉, 대부분의 값이 왼쪽에 몰려 있는 경우를 말합니다. 이 경우 데이터의 평균이 중앙값보다 크게 나타나는 경향이 있습니다.
따라서, 문제가 “왼쪽에 치우쳐져 있다”고만 하고, 꼬리의 방향이 명시되지 않았다면 일반적으로 음의 왜도로 간주할 수 있습니다. 하지만, 명확한 문제 해결을 위해서는 문제에 주어진 다른 단서들도 고려해야 합니다.
관련해서 비슷한 주제의 질문 및 답변이 있으니 참고하시기 바랍니다:
- “그래프 종류(Quiz) 강의 질문”
해당 링크에서는 데이터의 분포와 관련된 그래프를 해석하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.