Kosost je mera simetrije, tačnije, nedostatak simetrije. … Kurtosis je mjera za to da li su podaci teški ili laki u odnosu na normalnu distribuciju. To jest, skupovi podataka sa visokim kurtosisom imaju tendenciju da imaju teške repove ili vanjske vrijednosti.
Kakav je odnos između iskrivljenosti i kurtosis?
NE, nema veze između iskosa i kurtosisa Oni mjere različite osobine distribucije. Postoje i viši momenti. Prvi trenutak distribucije je srednja vrijednost, drugi trenutak je standardna devijacija, treći je iskrivljen, četvrti je kurtozis.
Šta nam govore iskrivljenost i kurtosis?
“ Skewness u suštini meri simetriju distribucije, dok kurtosis određuje težinu repova distribucije.” Razumijevanje oblika podataka je ključna akcija. Pomaže razumjeti gdje se nalazi najviše informacija i analizirati vanjske vrijednosti u datim podacima.
Kako tumačite eksces i iskrivljenost?
Za iskrivljenost, ako je vrijednost veća od + 1.0, distribucija je iskrivljena udesno. Ako je vrijednost manja od -1,0, distribucija ostaje iskrivljena. Za kurtosis, ako je vrijednost veća od +1,0, distribucija je leptokurtik. Ako je vrijednost manja od -1.0, distribucija je platykurtik.
Šta je dobra iskrivljenost i kurtosis?
Vrijednosti za asimetriju i kurtozis između -2 i +2 smatraju se prihvatljivim kako bi se dokazala normalna univarijantna distribucija (George & Mallery, 2010). Hair et al. (2010) i Bryne (2010) su tvrdili da se podaci smatraju normalnim ako je iskrivljenost između -2 do +2, a eksces između -7 do +7.
