ความเบ้คือ การวัดความสมมาตร หรือมากกว่านั้นคือการขาดสมมาตร … เคิร์โตซิสเป็นการวัดว่าข้อมูลเป็นแบบหางหนักหรือหางอ่อนที่สัมพันธ์กับการแจกแจงแบบปกติ นั่นคือ ชุดข้อมูลที่มีความโด่งสูงมักมีหางหนักหรือมีค่าผิดปกติ
ความเบ้และความโด่งมีความสัมพันธ์กันอย่างไร
ไม่, ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างความเอียงและความโด่ง พวกเขากำลังวัดคุณสมบัติที่แตกต่างกันของการแจกแจง นอกจากนี้ยังมีช่วงเวลาที่สูงขึ้น โมเมนต์แรกของการแจกแจงคือค่าเฉลี่ย โมเมนต์ที่สองคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ช่วงที่สามเบ้ ครั้งที่สี่คือความโด่ง
ความเบ้และความโด่งบอกอะไรเราบ้าง
“ ความเบ้จะวัดความสมมาตรของการกระจายเป็นหลัก ในขณะที่ความโด่งเป็นตัวกำหนดความหนักของหางการกระจาย” รูปแบบความเข้าใจของข้อมูลเป็นการกระทำที่สำคัญ ช่วยให้เข้าใจว่าข้อมูลส่วนใหญ่โกหกที่ไหนและวิเคราะห์ค่าผิดปกติในข้อมูลที่กำหนด
คุณตีความความโด่งและความเบ้อย่างไร
สำหรับความเบ้ ถ้าค่ามากกว่า + 1.0 การแจกแจงจะเบ้ทางขวา หากค่าน้อยกว่า -1.0 การกระจายจะเอียงซ้าย สำหรับ kurtosis หากค่ามากกว่า + 1.0 การกระจายจะเป็น leptokurtik หากค่าน้อยกว่า -1.0 การกระจายจะเป็น platykurtik
ความเบ้และความโด่งที่ดีคืออะไร
ค่าของความไม่สมมาตรและความโด่ง ระหว่าง -2 ถึง +2 ถือว่ายอมรับได้เพื่อพิสูจน์การแจกแจงแบบไม่มีตัวแปรปกติ (George & Mallery, 2010) ผมและอื่น ๆ (2010) และ Bryne (2010) แย้งว่าข้อมูลถือว่าเป็นเรื่องปกติหากความเบ้อยู่ระหว่าง -2 ถึง +2 และความโด่งระหว่าง -7 ถึง +7