Асимметрия – это мера симметрии, точнее, отсутствие симметрии. … Эксцесс - это мера того, являются ли данные тяжелыми или легкими хвостами по сравнению с нормальным распределением. То есть наборы данных с высоким эксцессом, как правило, имеют тяжелые хвосты или выбросы.
Какова связь между асимметрией и эксцессом?
НЕТ, нет никакой связи между перекосом и эксцессом Они измеряют различные свойства распределения. Есть и более высокие моменты. Первый момент распределения - это среднее значение, второй момент - это стандартное отклонение, третий - асимметрия, четвертый - эксцесс.
О чем говорят нам асимметрия и эксцесс?
“ Асимметрия по существу измеряет симметричность распределения, а эксцесс определяет тяжесть хвостов распределения.«Понимание формы данных является важным действием. Это помогает понять, где находится больше всего информации, и проанализировать выбросы в заданных данных.
Как вы понимаете эксцесс и асимметрию?
Для асимметрии, если значение больше, чем + 1.0, распределение имеет асимметрию вправо. Если значение меньше -1,0, распределение остается асимметричным. Для эксцесса, если значение больше + 1,0, распределение является лептокуртикальным. Если значение меньше -1.0, распределение платыкуртик.
Что такое хорошая асимметрия и эксцесс?
Значения асимметрии и эксцесса между -2 и +2 считаются приемлемыми для доказательства нормального одномерного распределения (George & Mallery, 2010). Волосы и др. (2010) и Bryne (2010) утверждали, что данные считаются нормальными, если асимметрия составляет от -2 до +2, а эксцесс - от -7 до +7.
