Skeefheid is 'n maatstaf van simmetrie, of meer presies, die gebrek aan simmetrie. … Kurtosis is 'n maatstaf van of die data swaarstert of ligstert relatief tot 'n normale verspreiding is. Dit wil sê, datastelle met hoë kurtose is geneig om swaar sterte, of uitskieters te hê.
Wat is die verwantskap tussen skeefheid en kurtose?
NEE, daar is geen verband tussen skeef en kurtose nie Hulle meet verskillende eienskappe van 'n verspreiding. Daar is ook hoër oomblikke. Die eerste moment van 'n verspreiding is die gemiddelde, die tweede moment is die standaardafwyking, die derde is skeef, die vierde is kurtosis.
Wat sê skeefheid en kurtose vir ons?
“ Skeefheid meet in wese die simmetrie van die verspreiding, terwyl kurtosis die swaarte van die verspreidingsterte bepaal.” Die verstaan van vorm van data is 'n deurslaggewende aksie. Dit help om te verstaan waar die meeste inligting lê en die uitskieters in 'n gegewe data te ontleed.
Hoe interpreteer jy kurtose en skeefheid?
Vir skeefheid, as die waarde groter is as + 1.0, is die verspreiding reg skeef. As die waarde minder as -1.0 is, word die verspreiding skeef gelaat. Vir kurtosis, as die waarde groter as + 1,0 is, is die verspreiding leptokurtik. As die waarde minder as -1.0 is, is die verspreiding platykurtik.
Wat is goeie skeefheid en kurtose?
Die waardes vir asimmetrie en kurtose tussen -2 en +2 word as aanvaarbaar beskou om normale eenveranderlike verspreiding te bewys (George & Mallery, 2010). Haar et al. (2010) en Bryne (2010) het aangevoer dat data as normaal beskou word as skeefheid tussen ‐2 tot +2 is en kurtose tussen ‐7 tot +7.
