[기초통계] 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)

왜도(Skewness)

왜도는 분포의 비대칭도를 나타내는 통계량이다. 정규분포, T분포와 같이 대칭인 분포의 경우 왜도가 0이다. 

카이제곱분포와 같이 오른쪽으로 긴 꼬리를 가진 경우(skewed to the right) 왜도는 양수이다. 

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첨도(Kurtosis)

첨도는 분포의 꼬리부분의 길이와 중앙부분의 뾰족함에 대한 정보를 제공하는 통계량이다. 아주 well-defined된 통계량이 아니기 때문에 여전히 해석에 논란의 여지가 있다.

정규분포의 첨도는 0이다(기본적인 정의에 의하면 3이지만, 일반적으로 정규분포의 첨도를 0으로 만들기 위해 3을 빼서 정의하는 경우가 많다. 정규분포가 0이 되게 정의하는 첨도를 excess kurtosis라고 한다).

정규분포 처럼 첨도가 0인 경우를 Mesokurtic라고 한다.

 

 

출처 : https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=s2ak74&logNo=220616766539&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F

[보충] 왜도(skewness)와 첨도(Kurtosis)

출처 : https://rfriend.tistory.com/123

R 일변량 연속형 자료 요약 - (3) 분포형태와 대칭정도(distrubution, symmetry) : 왜도(skewness), 첨도(kurtosis), 분위수-분위수(Quantile-Qunantile)