Diferenças entre edições de "Kurtosis"

Da Thinkfn

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Em estatística, a '''Kurtosis''' ('''Curtose''') é uma medida de dispersão que caracteriza o "achatamento" da curva da função de distribuição. É normalmente definida como:
 
Em estatística, a '''Kurtosis''' ('''Curtose''') é uma medida de dispersão que caracteriza o "achatamento" da curva da função de distribuição. É normalmente definida como:
  
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Onde <tex>\mathrm{m_4(\mu)}</tex> é o quarto [[Momento central]] e σ é o [[Desvio-padrão]].
 
Onde <tex>\mathrm{m_4(\mu)}</tex> é o quarto [[Momento central]] e σ é o [[Desvio-padrão]].

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:


\mathrm{\frac{m_4(\mu)}{\sigma^4}-3}


Onde \mathrm{m_4(\mu)} 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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