Skewness ialah ukuran simetri, atau lebih tepat lagi, kekurangan simetri. … Kurtosis ialah ukuran sama ada data adalah ekor berat atau ekor ringan berbanding taburan normal. Iaitu, set data dengan kurtosis tinggi cenderung mempunyai ekor yang berat atau outlier.
Apakah hubungan antara kecondongan dan kurtosis?
TIDAK, tiada hubungan antara condong dan kurtosis Mereka mengukur sifat taburan yang berbeza. Terdapat juga momen yang lebih tinggi. Momen pertama taburan ialah min, momen kedua ialah sisihan piawai, yang ketiga adalah condong, yang keempat ialah kurtosis.
Apakah yang dikatakan pencongan dan kurtosis kepada kita?
“ Skewness pada asasnya mengukur simetri taburan, manakala kurtosis menentukan berat ekor taburan.” Bentuk pemahaman data adalah tindakan yang penting. Ia membantu untuk memahami di mana kebanyakan maklumat terletak dan menganalisis penyimpangan dalam data tertentu.
Bagaimanakah anda mentafsir kurtosis dan condong?
Untuk kecondongan, jika nilainya lebih besar daripada + 1.0, taburannya adalah condong ke kanan. Jika nilainya kurang daripada -1.0, pengagihan dibiarkan condong. Untuk kurtosis, jika nilai lebih besar daripada + 1.0, taburan adalah leptokurtik. Jika nilainya kurang daripada -1.0, taburan adalah platykurtik.
Apakah kecondongan dan kurtosis yang baik?
Nilai untuk asimetri dan kurtosis antara -2 dan +2 dianggap boleh diterima untuk membuktikan taburan univariate normal (George & Mallery, 2010). Rambut et al. (2010) dan Bryne (2010) berpendapat bahawa data dianggap normal jika kecondongan antara ‐2 hingga +2 dan kurtosis antara ‐7 hingga +7.
