Un usuario Pregunto ✅
Greg_Deckler
En pocas palabras, la curtosis es una medida del grado en que una distribución dada tiene más o menos «pico» en relación con la distribución normal. Ésta es una medida importante que puede tener implicaciones sobre qué tipo de métodos estadísticos son apropiados para usar en la distribución de la muestra.
Puede leer más sobre la curtosis en estos enlaces:
- https://www.macroption.com/kurtosis-formula/
- http://www.real-statistics.com/descriptive-statistics/symmetry-skewness-kurtosis/
- https: //analystprep.com/cfa-level-1-exam/quantitative-methods/kurtosis-and-skewness-types-of-distrib …
- https: //www.statisticshowto.datasciencecentral.com/probability-and-statistics/statistics-definitions …
La medida rápida presentada tiene tres medidas, muestra de curtosis, exceso de curtosis y tipo de curtosis:
Sample Kurtosis =
VAR __mean = AVERAGEX(ALL('Data'),[Values])
VAR __stddev = STDEVX.P(ALL('Data'),[Values])
VAR __n = COUNTROWS(ALL('Data'))
VAR __table = ADDCOLUMNS('Data',"__skew",POWER(([Values]-__mean),4))
VAR __sum = SUMX(__table,[__skew])
RETURN
DIVIDE(__sum,POWER(__stddev,4),0) * DIVIDE(1,__n,0)
Excess Kurtosis = [Sample Kurtosis] - 3
Kurtosis Type =
SWITCH(TRUE(),
[Excess Kurtosis]>0,"Leptokurtic",
[Excess Kurtosis]<0,"Platykurtic",
"Mesokurtic"
)
eyJrIjoiYTdhNWI4YjEtOGQ1OS00OTM1LTgyM2UtNWQ0Njc3YmVkZWFkIiwidCI6IjRhMDQyNzQzLTM3M2EtNDNkMi04MjdiLTAwM2Y0MiOjdis
