तिरछापन समरूपता का एक माप है, या अधिक सटीक रूप से, समरूपता की कमी। … कर्टोसिस एक माप है कि क्या डेटा सामान्य वितरण के सापेक्ष भारी-पुच्छ या हल्के-पुच्छ हैं। यानी, उच्च कर्टोसिस वाले डेटा सेट में भारी पूंछ या आउटलेयर होते हैं।
स्क्यूनेस और कर्टोसिस के बीच क्या संबंध है?
नहीं, स्क्यू और कर्टोसिस के बीच कोई संबंध नहीं है वे एक वितरण के विभिन्न गुणों को माप रहे हैं। उच्च क्षण भी हैं। वितरण का पहला क्षण माध्य है, दूसरा क्षण मानक विचलन है, तीसरा तिरछा है, चौथा कर्टोसिस है।
स्क्यूनेस और कर्टोसिस हमें क्या बताते हैं?
“ तिरछापन अनिवार्य रूप से वितरण की समरूपता को मापता है, जबकि कर्टोसिस वितरण पूंछ के भारीपन को निर्धारित करता है। डेटा की समझ का आकार एक महत्वपूर्ण क्रिया है। यह समझने में मदद करता है कि सबसे अधिक जानकारी कहाँ पड़ी है और किसी दिए गए डेटा में आउटलेर्स का विश्लेषण करें।
कुर्टोसिस और तिरछापन की व्याख्या आप कैसे करते हैं?
तिरछापन के लिए, यदि मान + 1.0 से अधिक है, तो वितरण सही विषम है। यदि मान -1.0 से कम है, तो वितरण विषम छोड़ दिया जाता है। कर्टोसिस के लिए, यदि मान +1.0 से अधिक है, तो वितरण लेप्टोकुरटिक है। यदि मान -1.0 से कम है, तो बंटन प्लेटीकुर्टिक है।
अच्छा तिरछापन और कुर्टोसिस क्या है?
असमानता और कुर्टोसिस के लिए मान - 2 और +2 के बीच सामान्य अविभाज्य वितरण को साबित करने के लिए स्वीकार्य माना जाता है (जॉर्ज और मैलेरी, 2010)। बाल एट अल। (2010) और ब्रायन (2010) ने तर्क दिया कि डेटा को सामान्य माना जाता है यदि विषमता 2 से +2 के बीच है और कुर्टोसिस ‐7 से +7 के बीच है।
