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En estadística, la curtosis se utiliza para describir la forma de una distribución de probabilidad.
Específicamente, nos dice el grado en que los valores de los datos se agrupan en las colas o en el pico de una distribución.
La curtosis de una distribución puede ser negativa, igual a cero o positiva.
Curtosis cero
Si una distribución tiene una curtosis de 0, entonces es igual a la distribución normal que tiene la siguiente forma de campana:
Curtosis positiva
Si una distribución tiene curtosis positiva, se dice que es leptocúrtica , lo que significa que tiene un pico más agudo y colas más pesadas en comparación con una distribución normal.
Esto simplemente significa que hay menos valores de datos cerca de la media y más valores de datos en las colas.
La distribución más conocida que tiene una curtosis positiva es la distribución t, que tiene un pico más agudo y colas más pesadas en comparación con la distribución normal.
Curtosis negativa
Si una distribución tiene curtosis negativa, se dice que es platicúrtica , lo que significa que tiene un pico más plano y colas más delgadas en comparación con una distribución normal.
Esto simplemente significa que hay más valores de datos cerca de la media y menos valores de datos en las colas.
Un ejemplo extremo de una distribución que tiene una curtosis negativa es la distribución uniforme , que no tiene ningún pico y es una distribución completamente plana.
Cuándo usar la curtosis en la práctica
En la práctica, a menudo medimos la curtosis de una distribución en la fase exploratoria del análisis cuando solo intentamos comprender mejor los datos.
Entonces, si vemos que la curtosis es positiva, entonces sabemos que estamos trabajando con una distribución que tiene menos valores de datos ubicados cerca del centro y más valores de datos distribuidos a lo largo de las colas.
Por el contrario, si vemos que la curtosis es negativa, entonces sabemos que estamos trabajando con una distribución que tiene más valores de datos ubicados cerca del centro y menos valores de datos en las colas.
Recursos adicionales
Para encontrar la asimetría y la curtosis para una distribución determinada, puede ingresar los valores de datos sin procesar en esta Calculadora de asimetría y curtosis, que le indicará tanto la asimetría como la curtosis de la distribución.
Una de las pruebas estadísticas más populares que se utiliza para determinar si una distribución en particular tiene asimetría y curtosis que coincide con una distribución normal es la prueba de Jarque Bera .
Khan Academy también tiene una bonita serie de videos que describe cómo clasificar las formas de las distribuciones.
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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