Was ist Kurtosis?
Was ist Kurtosis?
Von Saul McLeod, veröffentlicht 2019
Was sagt uns die Kurtosis?
Was sagt uns die Kurtosis?
Kurtosis ist ein statistisches Maß, das verwendet wird, um den Grad zu beschreiben, in dem sich die Punktzahlen in den Schwänzen oder dem Peak einer Häufigkeitsverteilung sammeln. Der Peak ist der höchste Teil der Verteilung, und die Schwänze sind die Enden der Verteilung.
Es gibt drei Arten von Kurtosis: Mesokurtic, Leptokurtic und Platykurtic.
- Mesokurtisch: Verteilungen mit mäßiger Breite und Kurven mit mittlerer Höhe.
- Leptokurtic: Mehr Werte in den Verteilungsschwänzen und mehr Werte in der Nähe des Mittelwerts (dh scharfe Spitzen mit schweren Schwänzen)
- Platykurtic: Weniger Werte in den Schwänzen und weniger Werte in der Nähe des Mittelwert (dh die Kurve hat einen flachen Peak und mehr verteilte Werte mit leichteren Schwänzen).
Was bedeutet es, wenn die Kurtosis Null ist? ?
Wenn die Kurtosis gleich 0 ist, ist die Verteilung mesokurtisch. Dies bedeutet, dass die Kurtosis der Normalverteilung entspricht, sie ist mesokurtisch (mittlerer Peak).
Die Kurtosis einer mesokurtischen Verteilung ist weder hoch noch niedrig, sondern wird als Basis für die beiden anderen Klassifikationen angesehen.
Was bedeutet es, wenn die Kurtosis negativ ist?
Negative Werte der Kurtosis weisen auf eine Verteilung hin ist flach und hat dünne Schwänze. Platykurtische Verteilungen weisen negative Kurtosiswerte auf.
Eine platykurtische Verteilung ist im Vergleich zur Normalverteilung flacher (weniger spitz), mit weniger Werten in ihren kürzeren (dh leichteren und dünneren) Schwänzen.
Was bedeutet es, wenn die Kurtosis positiv ist?
Positive Werte der Kurtosis zeigen an, dass eine Verteilung ihren Höhepunkt erreicht und dicke Schwänze besitzt. Leptokurtische Verteilungen haben positive Kurtosis-Werte.
Eine leptokurtische Verteilung hat einen höheren Peak und höhere (dh dickere und schwere) Schwänze als eine Normalverteilung.
Eine extrem positive Kurtosis zeigt eine Verteilung an, bei der sich mehr Werte in den Schwänzen der Verteilung befinden als um den Mittelwert.
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