Definicion de Definición de distribución simétrica: qué dice y ejemplos
La distribución simétrica es un tipo de distribución de probabilidad en la que la media, la mediana y la moda son iguales, y la curva de probabilidad es simétrica alrededor de la media. Ejemplos de distribuciones simétricas incluyen la distribución normal y la distribución uniforme.
¿Qué es la distribución simétrica?
Una distribución simétrica ocurre cuando los valores de las variables aparecen con igual frecuencia y, a menudo, la media, la mediana y la moda ocurren en el mismo punto. Si tuviéramos que dibujar una línea que atraviese el centro del gráfico, veríamos dos lados que se reflejan entre sí.
En forma gráfica, las distribuciones simétricas pueden parecerse a una distribución normal (es decir, una curva de campana). La distribución simétrica es un concepto central en el comercio técnico porque se supone que la acción del precio de un activo sigue una curva de distribución simétrica a lo largo del tiempo.
Las distribuciones simétricas se pueden contrastar con las distribuciones asimétricas, que son distribuciones de probabilidad que exhiben asimetría u otras irregularidades en la forma.
Resultados clave
- Una distribución simétrica es una distribución en la que dividir los datos por la mitad produce imágenes especulares.
- Las curvas de campana son un ejemplo frecuentemente citado de distribuciones simétricas.
- La distribución simétrica es útil para el análisis de datos y la inferencia basada en métodos estadísticos.
- En finanzas, los procesos de generación de datos distribuidos simétricamente pueden ayudar a guiar las decisiones comerciales.
- Sin embargo, los datos de precios reales tienden a exhibir propiedades asimétricas, como la asimetría hacia la derecha.
¿Qué significa una distribución simétrica?
Los comerciantes utilizan distribuciones simétricas para determinar el área de valor de una acción, moneda o materia prima durante un período de tiempo determinado. Este período de tiempo puede ser intradiario, como en intervalos de 30 minutos, o más largo usando sesiones o incluso semanas y meses. Se puede dibujar una curva de campana alrededor de los puntos de precios alcanzados durante este período, y se espera que la mayor parte de la acción del precio (aproximadamente el 68% de los puntos de precios) esté dentro de una desviación estándar del centro de la curva. La curva se aplica al eje Y (precio) ya que es una variable, mientras que el tiempo a lo largo de un período es simplemente lineal. Por tanto, el área dentro de una desviación estándar de la media es el área de valor en la que el precio y el valor real del activo coinciden más.
Si la acción del precio saca el precio de un activo del área de valor, significa que el precio y el valor no son lo mismo. Si la infracción se produce en la parte inferior de la curva, el activo se considera infravalorado. Si está en la parte superior de la curva, el activo está sobrevaluado. Se espera que el activo vuelva a la media con el tiempo. Cuando los traders hablan de reversión a la media, se refieren a una distribución simétrica de la acción del precio a lo largo del tiempo que fluctúa por encima y por debajo del nivel medio.
El teorema del límite central establece que una distribución muestral se acerca a una distribución normal (es decir, se vuelve simétrica) a medida que aumenta el tamaño de la muestra, independientemente de la distribución poblacional, incluidas las distribuciones asimétricas.
Ejemplo de uso de distribución simétrica
La distribución simétrica se utiliza con mayor frecuencia para poner en contexto la acción del precio. Cuanto más se desvíe un precio de la región de valor en una desviación estándar a cada lado de la media, más probable será que el mercado infravalore o sobrevalore el activo subyacente. Esta observación sugerirá posibles operaciones a realizar en función de hasta qué punto la acción del precio se ha desviado del promedio durante el período de tiempo que se utiliza. Sin embargo, en escalas de tiempo mayores existe un riesgo mucho mayor de pasar por alto los puntos reales de entrada y salida.
Imagen de Julie Bang © Wikieconomia 2019
Distribuciones simétricas versus distribuciones asimétricas
Lo opuesto a una distribución simétrica es una distribución asimétrica. Una distribución es asimétrica si no es simétrica con asimetría cero; en otras palabras, no está distorsionado. Una distribución asimétrica se inclina hacia la izquierda o hacia la derecha. Una distribución sesgada hacia la izquierda, conocida como distribución negativa, tiene una cola izquierda más larga. Una distribución sesgada hacia la derecha, o una distribución sesgada positivamente, tiene una cola derecha más larga. Determinar si la media es positiva o negativa es importante al analizar la asimetría de un conjunto de datos porque afecta el análisis de la distribución de los datos. La distribución lognormal es una distribución sesgada comúnmente denominada distribución sesgada hacia la derecha.
La asimetría es a menudo un componente importante del análisis de un comerciante sobre los posibles rendimientos de la inversión. Una distribución simétrica de rendimientos se distribuye uniformemente alrededor de la media. Una distribución sesgada con pendiente positiva hacia la derecha indica que los rendimientos históricos que se desvían de la media se han concentrado en gran medida en el lado izquierdo de la curva de campana.
Por el contrario, un desplazamiento negativo hacia la izquierda muestra que los rendimientos históricos se están desviando del promedio centrado en el lado derecho de la curva.
Normal versus sesgado.
Imagen de Sabrina Jiang © Wikieconomia 2020
Limitaciones del uso de distribuciones simétricas
Un estribillo común en las inversiones es que el desempeño pasado no garantiza resultados futuros; sin embargo, los resultados pasados pueden ilustrar patrones y brindar orientación a los operadores que buscan tomar una decisión sobre una posición. Una distribución simétrica es una regla general, pero independientemente del período de tiempo utilizado, a menudo habrá períodos de distribución sesgada en esa escala de tiempo. Esto significa que, aunque la curva de campana suele volver a la simetría, puede haber períodos de asimetría que establezcan una nueva media para el centro de la curva. Esto también significa que las operaciones basadas únicamente en el área de valor de distribución simétrica pueden ser riesgosas si las operaciones no están respaldadas por otros indicadores técnicos.
¿Cuál es la relación entre la media, la mediana y la moda en una distribución simétrica?
En una distribución simétrica, las tres estadísticas descriptivas tienden a tener el mismo valor, como en una distribución normal (curva de campana). Esto también es válido para otras distribuciones simétricas, como la distribución uniforme (donde todos los valores son idénticos; representada simplemente como una línea horizontal) o la distribución binomial, que tiene en cuenta datos discretos que solo pueden tomar uno de dos valores. (por ejemplo, cero o uno, sí o no, verdadero o falso, etc.).
En casos raros, una distribución simétrica puede tener dos modas (ninguna de las cuales es la media o la mediana), por ejemplo, una de las cuales parece dos cimas de colinas idénticas equidistantes entre sí.
¿La mediana es simétrica?
La mediana describe el punto en el que el 50% de los valores de los datos se encuentran por encima y el 50% por debajo. Entonces este es el medio de los datos. Con una distribución simétrica, la mediana siempre será el punto medio y creará una imagen especular con la mediana en el medio. Esto no se aplica a distribuciones asimétricas.
¿Cuál es la forma de la distribución de frecuencias?
La «forma» de una distribución de frecuencia de datos es simplemente una representación gráfica de la misma (por ejemplo, una curva de campana, etc.). Visualizar la forma de los datos puede ayudar a los analistas a comprender rápidamente si son simétricos o no.
¿Qué son los datos simétricos y asimétricos?
Se observan datos simétricos cuando los valores variables aparecen en frecuencias regulares o en intervalos alrededor del valor medio. Por otro lado, los datos asimétricos pueden tener asimetría o ruido, lo que hace que los datos aparezcan en intervalos irregulares o aleatorios.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es la distribución simétrica?
Una distribución simétrica ocurre cuando los valores de las variables aparecen con igual frecuencia y, a menudo, la media, la mediana y la moda ocurren en el mismo punto.
En forma gráfica, las distribuciones simétricas pueden parecerse a una distribución normal (es decir, una curva de campana).
Las distribuciones simétricas se pueden contrastar con las distribuciones asimétricas, que son distribuciones de probabilidad que exhiben asimetría u otras irregularidades en la forma.
¿Qué significa una distribución simétrica?
Los comerciantes utilizan distribuciones simétricas para determinar el área de valor de una acción, moneda o materia prima durante un período de tiempo determinado.
Si la infracción se produce en la parte inferior de la curva, el activo se considera infravalorado. Si está en la parte superior de la curva, el activo está sobrevaluado.
El teorema del límite central establece que una distribución muestral se acerca a una distribución normal (es decir, se vuelve simétrica) a medida que aumenta el tamaño de la muestra, independientemente de la distribución poblacional.
Ejemplo de uso de distribución simétrica
La distribución simétrica se utiliza con mayor frecuencia para poner en contexto la acción del precio.
Cuanto más se desvíe un precio de la región de valor en una desviación estándar a cada lado de la media, más probable será que el mercado infravalore o sobrevalore el activo subyacente.
Distribuciones simétricas versus distribuciones asimétricas
Lo opuesto a una distribución simétrica es una distribución asimétrica. Una distribución es asimétrica si no es simétrica con asimetría cero; en otras palabras, no está distorsionada.
La asimetría es a menudo un componente importante del análisis de un comerciante sobre los posibles rendimientos de la inversión.
Limitaciones del uso de distribuciones simétricas
Un estribillo común en las inversiones es que el desempeño pasado no garantiza resultados futuros; sin embargo, los resultados pasados pueden ilustrar patrones y brindar orientación a los operadores que buscan tomar una decisión sobre una posición.
¿Cuál es la relación entre la media, la mediana y la moda en una distribución simétrica?
En una distribución simétrica, las tres estadísticas descriptivas tienden a tener el mismo valor, como en una distribución normal (curva de campana).
En casos raros, una distribución simétrica puede tener dos modas, por ejemplo, una de las cuales parece dos cimas de colinas idénticas equidistantes entre sí.
¿La mediana es simétrica?
La mediana describe el punto en el que el 50% de los valores de los datos se encuentran por encima y el 50% por debajo. Con una distribución simétrica, la mediana siempre será el punto medio y creará una imagen especular con la mediana en el medio.
¿Cuál es la forma de la distribución de frecuencias?
La «forma» de una distribución de frecuencia de datos es simplemente una representación gráfica de la misma (por ejemplo, una curva de campana, etc.).
¿Qué son los datos simétricos y asimétricos?
Se observan datos simétricos cuando los valores variables aparecen en frecuencias regulares o en intervalos alrededor del valor medio. Por otro lado, los datos asimétricos pueden tener asimetría o ruido, lo que hace que los datos aparezcan en intervalos irregulares o aleatorios.
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