Ang
Skewness ay isang sukat ng symmetry, o mas tiyak, ang kakulangan ng symmetry. … Ang Kurtosis ay isang sukatan kung ang data ay heavy-tailed o light-tailed na may kaugnayan sa isang normal na distribution. Ibig sabihin, ang mga data set na may mataas na kurtosis ay may posibilidad na magkaroon ng mabibigat na buntot, o outlier.
Ano ang kaugnayan ng skewness at kurtosis?
NO, walang kaugnayan sa pagitan ng skew at kurtosis Sinusukat nila ang iba't ibang katangian ng isang distribution. Mayroon ding mga mas mataas na sandali. Ang unang sandali ng distribution ay ang mean, ang pangalawang sandali ay ang standard deviation, ang pangatlo ay skew, ang pang-apat ay kurtosis.
Ano ang sinasabi sa atin ng skewness at kurtosis?
“ Skewness ay mahalagang sinusukat ang simetrya ng distribution, habang tinutukoy ng kurtosis ang bigat ng mga distribution tail.” Ang pag-unawa sa hugis ng data ay isang mahalagang aksyon. Nakakatulong na maunawaan kung saan nagsisinungaling ang karamihan sa impormasyon at suriin ang mga outlier sa isang naibigay na data.
Paano mo binibigyang kahulugan ang kurtosis at skewness?
Para sa skewness, kung ang value ay mas malaki sa + 1.0, ang distribution ay right skewed. Kung ang halaga ay mas mababa sa -1.0, ang pamamahagi ay naiwang skewed. Para sa kurtosis, kung ang halaga ay mas malaki sa + 1.0, ang pamamahagi ay leptokurtik. Kung ang halaga ay mas mababa sa -1.0, ang pamamahagi ay platykurtik.
Ano ang magandang skewness at kurtosis?
Ang mga halaga para sa asymmetry at kurtosis sa pagitan -2 at +2 ay itinuturing na katanggap-tanggap upang mapatunayan ang normal na univariate distribution (George & Mallery, 2010). Buhok et al. (2010) at Bryne (2010) ay nagtalo na ang data ay itinuturing na normal kung ang skewness ay nasa pagitan ng ‐2 hanggang +2 at ang kurtosis ay nasa pagitan ng ‐7 hanggang +7.
