עיוות היא מדד לסימטריה, או ליתר דיוק, חוסר הסימטריה. … קורטוזיס הוא מדד לשאלה האם הנתונים הם בעלי זנב כבד או קל זנב ביחס להתפלגות נורמלית. כלומר, מערכי נתונים עם קורטוזיס גבוה נוטים להיות בעלי זנבות כבדים, או חריגים.
מה הקשר בין עיוות לקורטוזיס?
NO, אין קשר בין הטיה ל-kurtosis הם מודדים תכונות שונות של התפלגות. יש גם רגעים גבוהים יותר. הרגע הראשון של התפלגות הוא הממוצע, הרגע השני הוא סטיית התקן, השלישי הוא הטיה, הרביעי הוא קורטוזיס.
מה אומר לנו הטיה וקרטוזיס?
“ Skewness מודדת בעצם את הסימטריה של ההתפלגות, בעוד שהקורטוזיס קובע את כבדות זנבות ההתפלגות. ההבנה של צורת הנתונים היא פעולה מכרעת. זה עוזר להבין היכן טמון רוב המידע ולנתח את החריגים בנתונים נתונים.
איך אתה מפרש קורטוזיס ועיוות?
עבור הטיה, אם הערך גדול מ-+ 1.0, ההתפלגות מוטה ימינה. אם הערך קטן מ-1.0, ההתפלגות נשארת מוטה. עבור kurtosis, אם הערך גדול מ- + 1.0, ההתפלגות היא leptokurtik. אם הערך קטן מ-1.0, ההתפלגות היא platykurtik.
מהו הטיה טובה וקרטוזיס?
הערכים לאסימטריה וקורטוזיס בין -2 ל-+2 נחשבים מקובלים על מנת להוכיח התפלגות חד-משתנית נורמלית (George & Mallery, 2010). שיער ועוד. (2010) ובריין (2010) טענו שהנתונים נחשבים נורמליים אם הטיה היא בין -2 ל-+2 וקרטוזיס היא בין -7 ל-+7.
