Diferenças entre edições de "Kurtosis"
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− | *Se o valor é > 0 então a distribuição em questão é mais alta (afunilada) e concentrada que a distribuição normal. Diz-se desta função probabilidade que é | + | *Se o valor é > 0 então a distribuição em questão é mais alta (afunilada) e concentrada que a distribuição normal. Diz-se desta função probabilidade que é leptocúrtica, ou que a distribuição tem ''caudas pesadas'' (o significado é que é relativamente fácil obter valores que se afastam da média a vários múltiplos do desvio padrão) |
− | *Se o valor é < 0 então a função de distribuição é mais "achatada" que a distribuição normal. Chama-se-lhe | + | *Se o valor é < 0 então a função de distribuição é mais "achatada" que a distribuição normal. Chama-se-lhe platicúrtica |
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Edição atual desde as 14h02min de 9 de novembro de 2008
Em estatística, a Kurtosis (Curtose) é uma medida de dispersão que caracteriza o "achatamento" da curva da função de distribuição. É normalmente definida como:
Onde é o quarto Momento central e σ é o Desvio-padrão.
Significado
- Se o valor da Kurtosis (normalmente usa-se um y2) for = 0, então tem o mesmo achatamento que a distribuição normal. Chama-se a estas funções de mesocúrticas
- Se o valor é > 0 então a distribuição em questão é mais alta (afunilada) e concentrada que a distribuição normal. Diz-se desta função probabilidade que é leptocúrtica, ou que a distribuição tem caudas pesadas (o significado é que é relativamente fácil obter valores que se afastam da média a vários múltiplos do desvio padrão)
- Se o valor é < 0 então a função de distribuição é mais "achatada" que a distribuição normal. Chama-se-lhe platicúrtica
Ver também
- Obliquidade - estatística associada ao terceiro momento
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