Изкривяването е мярка за симетрия, или по-точно, липсата на симетрия. … Куртозата е мярка за това дали данните са с тежка или лека опашка спрямо нормалното разпределение. Тоест наборите от данни с висок ексцес обикновено имат тежки опашки или отклонения.
Каква е връзката между изкривяването и ексцеса?
НЕ, няма връзка между изкривяване и ексцес Те измерват различни свойства на разпределение. Има и по-високи моменти. Първият момент на разпределението е средната стойност, вторият момент е стандартното отклонение, третият е изкривен, четвъртият е ексцес.
Какво ни казват изкривяването и ексцесът?
“ Изкривяването по същество измерва симетрията на разпределението, докато ексцесът определя тежестта на опашките на разпределението.” Разбирането на формата на данните е решаващо действие. Помага да се разбере къде се намира най-много информация и да се анализират отклоненията в дадени данни.
Как тълкувате ексцес и изкривяване?
За изкривяване, ако стойността е по-голяма от + 1.0, разпределението е изкривено надясно. Ако стойността е по-малка от -1,0, разпределението се оставя изкривено. За ексцес, ако стойността е по-голяма от +1,0, разпределението е лептокуртик. Ако стойността е по-малка от -1.0, разпределението е platykurtik.
Какво е добрата изкривяване и ексцес?
Стойностите за асиметрия и ексцес между -2 и +2 се считат за приемливи, за да се докаже нормално едновариантно разпределение (George & Mallery, 2010). Коса и др. (2010) и Bryne (2010) твърдят, че данните се считат за нормални, ако изкривяването е между -2 до +2 и ексцесът е между -7 до +7.
