Calculadora de asimetría
La lista 1, 2, 3, 4, 10 tiene media 4 y asimetría positiva, porque el 10 alarga la cola derecha. Pegue al menos tres números y vea hacia dónde se inclinan sus datos, con la media, la desviación estándar y las dos cifras de asimetría. Gratis en su navegador.
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Ejemplo resuelto
- Valores
- 1, 2, 3, 4, 10
- N
- 5
- Media
- 4
- Desv. estándar
- 3,5355339059
- Asimetría
- 1,6970562748
La asimetría es el número que indica si una lista de valores se inclina a un lado de su media: una cola derecha larga produce un coeficiente positivo, una cola izquierda larga uno negativo, y una muestra aproximadamente simétrica queda cerca de cero. Esta calculadora toma un conjunto de datos numéricos, exige al menos tres números finitos y devuelve el coeficiente de asimetría muestral G1 de Fisher-Pearson junto con la media, la desviación típica muestral, el coeficiente de momento poblacional correspondiente y una etiqueta breve de forma. Las series constantes, en las que la desviación típica muestral es cero, se rechazan porque los terceros momentos estandarizados no están definidos.
Qué mide el coeficiente de asimetría en una lista de números
Comience con la media aritmética de la lista: sume cada valor finito y divida entre cuántos valores tiene. Cada punto aporta entonces un residual estandarizado al cubo respecto de esa media; el signo de esos cubos es lo que permite a la asimetría distinguir izquierda de derecha, a diferencia de la varianza, que eleva distancias al cuadrado y por tanto olvida la dirección.
La asimetría muestral G1, el coeficiente que esta calculadora trata como resultado principal, escala la suma de residuales al cubo estandarizados con la desviación típica muestral por n sobre (n menos uno) por (n menos dos). La asimetría poblacional g1 es el tercer momento central dividido entre la desviación típica poblacional al cubo, el coeficiente de momento de los manuales cuando la lista es el conjunto finito completo de interés y no una muestra de una población mayor.
Los coeficientes positivos significan que la cola derecha es más larga o pesada que la izquierda; los negativos, lo contrario; valores cercanos a cero sugieren simetría aproximada, aunque las muestras pequeñas pueden parecer levemente sesgadas por azar. Menos de tres números finitos también es inválido: el denominador de G1 incluye n menos dos, y una lista de dos puntos no puede describir una forma de tercer momento.
Juntas, media, desviación típica muestral, G1 muestral, g1 poblacional y una etiqueta breve de interpretación ofrecen un retrato compacto de la dirección de la cola sin ajustar un modelo de densidad completo ni inventar un cero silencioso para una entrada rota.
Uso práctico, límites, precios y cuándo llamar a esta herramienta
Use la herramienta del navegador cuando desee un coeficiente de asimetría inmediato al comprobar una respuesta de deberes, cribar un lote pequeño de sensores o explicar por qué una media resume mal una lista sesgada. Las listas aceptadas se mantienen acotadas para que los aislados sigan siendo seguros: hasta cien mil valores cubren tablas de aula, lotes de sensores y extractos analíticos típicos y siguen terminando con rapidez. Los resultados son plenamente deterministas: los mismos valores siempre producen la misma media, desviación típica muestral, G1 muestral y g1 poblacional.
No hay modelo de lenguaje, ni servicio estadístico externo ni aleatoriedad, de modo que la capacidad es segura de fijar en comprobaciones de integración continua y materiales de lección reproducibles. Esta página responde a quienes buscaron una calculadora de asimetría sobre una lista plana de números y quieren el coeficiente en sí, no un informe combinado de forma ni una fórmula de Pearson por moda que ya supone conocidos la media, la moda y la desviación típica.
Qué puede hacer con ella
Deberes y laboratorios introductorios de estadística
Estudiantes y evaluadores comprueban el coeficiente de asimetría muestral G1 de una lista numérica breve, incluida la regla estricta de que menos de tres valores no es válido.
Control de calidad y lotes de sensores
Los ingenieros marcan un lote terminado cuyas lecturas se inclinan de pronto a la derecha o a la izquierda de la media antes de que ese sesgo contamine los promedios posteriores.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia el G1 muestral del g1 poblacional?
La asimetría muestral G1 es el coeficiente de Fisher-Pearson con ajuste de sesgo (Excel SKEW) que usa la desviación típica muestral. El g1 poblacional es el tercer momento central dividido entre la desviación típica poblacional al cubo. Se devuelven ambos para que no tenga que adivinar la fórmula.
¿Qué ocurre si se proporcionan menos de tres valores?
La asimetría exige al menos tres números finitos porque el denominador de G1 incluye n menos dos. Los fallos de validación no se cobran.
¿Por qué se rechaza una lista constante?
Cuando todos los valores son iguales, la desviación típica muestral es cero y los terceros momentos estandarizados no están definidos.
¿Es gratuita la calculadora de asimetría?
La herramienta del navegador se ejecuta gratis en su dispositivo.
¿Cómo se interpreta una asimetría positiva o negativa?
Un valor positivo indica que la cola derecha es más larga o pesada que la izquierda; uno negativo, lo contrario, y un valor cercano a cero sugiere una lista más o menos simétrica. Con pocas observaciones puede aparecer algo de asimetría por azar.
Herramientas relacionadas
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"values":[1,2,3,4,10]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"values": [
1,
2,
3,
4,
10
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"values": [
1,
2,
3,
4,
10
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"values":[1,2,3,4,10]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"values":[1,2,3,4,10]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/skewness", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"values": [
1,
2,
3,
4,
10
]
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.skewness",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Límites
max_n | 100000 |
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |
Notas técnicas
La aritmética es plenamente determinista, se ejecuta gratis en su navegador y está disponible por la API a $0.002 por petición exitosa, sin modelo de lenguaje ni servicio estadístico externo en la ruta crítica.
Qué mide el coeficiente de asimetría en una lista de números
Esa fórmula de Fisher-Pearson con ajuste de sesgo es la definición que usan las hojas de cálculo habituales bajo el nombre SKEW, de modo que una clave de aula, un libro de Excel y esta API pueden coincidir en el mismo número. Una lista constante tiene desviación típica muestral igual a cero, así que los terceros momentos estandarizados no están definidos y el motor rechaza ese caso con invalid_input en lugar de devolver NaN.
Cómo valida la lista esta calculadora y cómo calcula G1
Tras la validación el núcleo recorre la lista una vez para acumular la suma y formar la media, y luego otra vez para acumular las sumas de potencias centrales segunda y tercera. La desviación típica muestral usa la corrección de Bessel. A continuación se forma la asimetría muestral G1 a partir de las puntuaciones z al cubo, y la asimetría poblacional g1 a partir de los momentos brutos m3 sobre m2 elevado a tres medios. Invoque la capacidad con un campo de arreglo obligatorio llamado values: una lista de al menos tres números finitos. El motor también acepta los alias numbers, data, list y x, de modo que los scripts que ya hablan en esos términos no necesitan un paso de renombrado. Se acepta una cadena separada por comas o espacios para formularios de texto simples que envían una línea plana en lugar de un arreglo JSON. La validación rechaza un campo ausente, un no-arreglo, un arreglo vacío, listas de uno o dos puntos, listas más largas que el máximo publicado, cualquier entrada que no sea un número finito y series constantes cuya desviación típica muestral es cero o numéricamente cero, todo con invalid_input y sin cobrar saldo. El campo interpretation proyecta G1 mediante un umbral simple de más o menos un medio hacia right_skewed, left_skewed o approximately_symmetric, de modo que un panel puede mostrar una etiqueta sin ejecutar un contraste de hipótesis. La herramienta gratuita en el navegador y la ruta API comparten el mismo módulo puro, de modo que un ejemplo de referencia en el servidor es la misma aritmética que un visitante ejecuta en local, sin ida y vuelta de red, sin generador de números aleatorios y sin intervención de modelo de lenguaje de ningún tipo.
Uso práctico, límites, precios y cuándo llamar a esta herramienta
Use la API cuando un script, una plataforma de preparación de entrevistas, un sitio educativo o un panel de control de calidad necesite JSON estable para muchas listas numéricas bajo un solo contrato. Cada petición exitosa es un ítem facturable a $0.002; la validación fallida no consume saldo. Conecte el endpoint a tutoriales de ciencia de datos, sandboxes de entrevistas de código o pasos de preprocesado en los que ya prefiera un coeficiente de tercer momento en forma cerrada frente a banderas opacas de forma que ocultan si dividen entre n o aplican el ajuste de sesgo al imprimir un solo campo de asimetría.
Casos de integración
Scripts y fixtures numéricos de integración continua
Las tuberías y los sandboxes de entrevistas invocan un contrato determinista de asimetría en lugar de reimplementar el G1 de Fisher-Pearson en cada lenguaje.
Preguntas técnicas
¿Cómo se calcula la asimetría con esta herramienta?
Envíe JSON con values (un arreglo de al menos tres números finitos) a stat.skewness. La respuesta devuelve n, mean, std_dev, skewness (G1 muestral), population_skewness, interpretation, min, max y formula.