Distribución sesgada positivamente

¿Alguna vez te has preguntado cómo se distribuyen los datos en el mundo real? La distribución sesgada positivamente es un fenómeno intrigante que ocurre en muchos campos, desde las ciencias sociales hasta las finanzas. En este artículo, exploraremos qué es exactamente la distribución sesgada positivamente y cómo afecta nuestros análisis y decisiones. ¡Prepárate para descubrir cómo los datos pueden revelar patrones y tendencias fascinantes!

Un tipo de distribución en la que la mayoría de los valores se agrupan en el extremo izquierdo de la distribución.

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¿Qué es una distribución sesgada positivamente?

En estadística, una distribución sesgada positivamente (o sesgada hacia la derecha) es un tipo de distribución en la que la mayoría de los valores se agrupan alrededor de la cola izquierda de la distribución, mientras que la cola derecha de la distribución es más larga. La distribución sesgada positivamente es lo opuesto a la distribución sesgada negativamente.

Distribución sesgada positivamente

Medidas de tendencia central en distribuciones sesgadas positivamente

A diferencia de los datos distribuidos normalmente, donde todas las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) son iguales, las medidas de datos con asimetría positiva están dispersas. La relación general entre las medidas de tendencia central en una distribución sesgada positivamente se puede expresar mediante la siguiente desigualdad:

Media > mediana > moda

A diferencia de una distribución sesgada negativamente, donde la media se encuentra a la izquierda del pico de distribución, una distribución sesgada positivamente tiene la media a la derecha del pico de distribución. Sin embargo, no todas las distribuciones con sesgo negativo siguen las reglas. En la vida real, puedes encontrar muchas excepciones que rompen las reglas.

Debido a que altos niveles de asimetría pueden producir resultados engañosos en las pruebas estadísticas, una asimetría positiva extrema no es deseable para una distribución. Para superar este problema, se pueden utilizar herramientas de transformación de datos para aproximar los datos distorsionados a una distribución normal.

Para distribuciones con sesgo positivo, la transformación más popular es la Transformación de protocolo. La transformación logarítmica implica calcular el logaritmo natural para cada valor del conjunto de datos. El método reduce la asimetría de una distribución. Las pruebas estadísticas generalmente solo se realizan una vez que se completa la transformación de los datos.

Distribución sesgada positivamente en las finanzas

En finanzas, el concepto de asimetría se utiliza al analizar la distribución de los rendimientos del capital. Aunque muchas teorías y modelos financieros suponen que los rendimientos de los valores siguen una distribución normal, en realidad los rendimientos suelen estar sesgados.

La asimetría positiva de una distribución indica que un inversor a menudo puede esperar pequeñas pérdidas y grandes ganancias de la inversión. Las distribuciones sesgadas positivamente de los rendimientos de las inversiones generalmente son más deseadas por los inversores porque existe cierta probabilidad de obtener grandes ganancias que puedan compensar cualquier pequeña pérdida frecuente.

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