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- ¿Cómo se calcula la curtosis en Python??
- ¿Qué significa una curtosis de 7??
- ¿Qué nos dice la curtosis??
¿Cómo se calcula la curtosis en Python??
Para calcular la asimetría de la muestra y la curtosis de la muestra de este conjunto de datos, podemos usar las funciones skew () y kurt () de la biblioteca stapy staTa con la siguiente sintaxis: skew (matriz de valores, sesgo = falso) kurt (gama de valores, bias, bias, bias, bias = Falso)
¿Qué significa una curtosis de 7??
Un valor de 6 o más en la verdadera curtosis (o un valor de 3 o más en la definición pervertida de curtosis que usa SPSS) indica una gran desviación de la normalidad. Los valores muy pequeños de la curtosis también indican una desviación de la normalidad, pero es una desviación muy benigna.
¿Qué nos dice la curtosis??
La curtosis es una medida de si los datos son de cola pesada o de cola ligera en relación con una distribución normal. Es decir, los conjuntos de datos con alta curtosis tienden a tener colas pesadas o valores atípicos. Los conjuntos de datos con baja curtosis tienden a tener colas ligeras o falta de atípicos. Una distribución uniforme sería el caso extremo.
