The skewness of the distribution of a random variable Y is defined as follows: a. $\frac { E \left[ \left( Y ^ { 3 } - \mu _ { Y } \right) \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 2 } }$
b. $E \left[ \left( Y - \mu _ { Y } \right) ^ { 3 } \right]$
c. $\frac { E \left[ \left( Y ^ { 3 } - \mu _ { Y } ^ { 3 } \right) \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 3 } }$
d. $\frac { E \left[ \left( Y - \mu _ { Y } \right) ^ { 3 } \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 3 } }$

Question

Quizplus · Accepted Answer

The Answer of The skewness of the distribution of a random variable Y is defined as follows: a. $\frac { E \left[ \left( Y ^ { 3 } - \mu _ { Y } \right) \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 2 } }$
b. $E \left[ \left( Y - \mu _ { Y } \right) ^ { 3 } \right]$
c. $\frac { E \left[ \left( Y ^ { 3 } - \mu _ { Y } ^ { 3 } \right) \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 3 } }$
d. $\frac { E \left[ \left( Y - \mu _ { Y } \right) ^ { 3 } \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 3 } }$

The Skewness of the Distribution of a Random Variable Y E[(Y3−μY)]σY2\frac { E \left[ \left( Y ^ { 3 } - \mu _ { Y } \right) \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 2 } }σY2​E[(Y3−μY​)]​

The Skewness of the Distribution of a Random Variable Y $\frac { E \left[ \left( Y ^ { 3 } - \mu _ { Y } \right) \right] } { \sigma _ { Y } ^ { 2 } }$