¿Por qué la distribución lognormal tiende a estar sesgada hacia la derecha en lugar de hacia la izquierda?

Las razones principales por las que la distribución lognormal tiende a estar sesgada hacia la derecha en lugar de hacia la izquierda son las siguientes:

1. una gran cantidad de datos, especialmente cuando el rango de valores de los datos es grande, puede describir mejor las características de distribución de los datos. Esto se debe a que la transformación logarítmica puede reducir el impacto de los valores extremos y hacer que la distribución de datos esté más concentrada. En la vida real, en la mayoría de los casos, los datos que observamos tienden a estar sesgados hacia la derecha, es decir, la mayoría de los datos se concentran alrededor del valor promedio y los valores extremos ocurren con menos frecuencia.

2. Propiedades de la transformación logarítmica: la transformación logarítmica tiene un efecto de "compresión", es decir, puede comprimir valores grandes en un rango más pequeño y amplificar valores pequeños en un rango más grande. . Esta propiedad permite que la distribución lognormal refleje mejor la tendencia central y la dispersión de los datos cuando se trata de grandes conjuntos de datos.

3. Selección del modelo estadístico: en estadística, la distribución lognormal se utiliza a menudo como herramienta de modelado, especialmente cuando se trata de datos de recuento, datos de proporciones y datos de proporciones con datos característicos de crecimiento o disminución exponencial. Estos datos tienden a estar sesgados a la derecha, por lo que la distribución lognormal también tiende a estar sesgada a la derecha.

4. Explicación de los fenómenos económicos y sociales: en economía y sociología, muchos fenómenos económicos y sociales importantes, como la distribución del ingreso, la distribución de la riqueza, la tasa de crecimiento de la población, etc., muestran una asimetría correcta. Esto se debe a que en estos fenómenos, la mayoría de las personas tienen ingresos o riqueza en torno al promedio, y los extremos de riqueza o pobreza son menos comunes. Por lo tanto, las aplicaciones de la distribución lognormal en estos campos también tienden a estar sesgadas hacia la derecha.