¿Cuáles son las aplicaciones prácticas de comparar la mediana y la media de una distribución sesgada a la derecha?

En aplicaciones prácticas, la distribución sesgada a la derecha suele aparecer en los campos de las finanzas, la economía, la medicina y otros. Por ejemplo, en los mercados financieros, las fluctuaciones de los precios de las acciones tienden a mostrar una distribución sesgada hacia la derecha, es decir, la mayoría de los precios de las acciones fluctúan alrededor del promedio y la probabilidad de precios extremadamente altos o bajos es muy pequeña. En este caso, si sólo te concentras en los precios promedio, puedes ignorar el impacto de esos precios extremos y tomar decisiones equivocadas.

Por tanto, la mediana refleja mejor que la media la tendencia central de los datos. La mediana es el número que se encuentra en el medio de un conjunto de datos ordenados de pequeño a grande. Para datos con una distribución sesgada a la derecha, dado que su cola está más sesgada hacia el infinito positivo, la mediana puede reflejar mejor la tendencia central de los datos que la media. Además, la mediana tiene la ventaja de ser muy estable y no verse afectada por valores extremos.

En aplicaciones prácticas, podemos evaluar las características de distribución de los datos comparando la mediana y la media. Por ejemplo, en la gestión de riesgos financieros, podemos evaluar los niveles de riesgo de diferentes carteras comparando los rendimientos medio y promedio de estas carteras. Si la tasa de rendimiento mediana de una cartera es mucho mayor que el promedio, significa que el riesgo de esta cartera es mayor; por el contrario, significa que el riesgo de esta cartera es pequeño;