{"id":1062,"date":"2023-07-27T19:18:25","date_gmt":"2023-07-27T19:18:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/asymmetrie-kurtosis-python\/"},"modified":"2023-07-27T19:18:25","modified_gmt":"2023-07-27T19:18:25","slug":"asymmetrie-kurtosis-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/asymmetrie-kurtosis-python\/","title":{"rendered":"So berechnen sie schiefe und kurtosis in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In der Statistik sind <strong>Schiefe<\/strong> und <strong>Kurtosis<\/strong> zwei M\u00f6glichkeiten, die Form einer Verteilung zu messen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schiefe<\/strong> ist ein Ma\u00df f\u00fcr die Schiefe einer Verteilung. Dieser Wert kann positiv oder negativ sein.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Eine negative Schiefe zeigt an, dass sich das Ende auf der linken Seite der Verteilung befindet, die sich in Richtung negativerer Werte erstreckt.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Eine positive Schiefe zeigt an, dass sich das Ende auf der rechten Seite der Verteilung befindet, die sich in Richtung positiverer Werte erstreckt.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ein Wert von Null zeigt an, dass die Verteilung keine Asymmetrie aufweist, was bedeutet, dass die Verteilung vollkommen symmetrisch ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kurtosis<\/strong> ist ein Ma\u00df daf\u00fcr, ob eine Verteilung im Vergleich zu einer<a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-normalverteilung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Normalverteilung<\/a> stark oder schwach ausgepr\u00e4gt ist.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Kurtosis einer Normalverteilung betr\u00e4gt 3.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wenn eine bestimmte Verteilung eine Kurtosis von weniger als 3 aufweist, spricht man von einer <em>Playkurtic-<\/em> Verteilung, was bedeutet, dass sie tendenziell weniger und weniger extreme Ausrei\u00dfer hervorbringt als die Normalverteilung.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wenn eine bestimmte Verteilung eine Kurtosis von mehr als 3 aufweist, spricht man von einer <em>leptokurtischen Verteilung<\/em> , was bedeutet, dass sie tendenziell mehr Ausrei\u00dfer als die Normalverteilung hervorbringt.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis:<\/strong> Einige Formeln (Fisher-Definition) subtrahieren 3 von der Kurtosis, um den Vergleich mit der Normalverteilung zu erleichtern. Nach dieser Definition h\u00e4tte eine Verteilung eine gr\u00f6\u00dfere Kurtosis als eine Normalverteilung, wenn sie einen Kurtosis-Wert gr\u00f6\u00dfer als 0 h\u00e4tte.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie sowohl die Schiefe als auch die Kurtosis eines bestimmten Datensatzes in Python berechnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Schiefe und Abflachung in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>data = [88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95, 77, 88, 85, 76, 81]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die Stichprobenschiefe und Kurtosis dieses Datensatzes zu berechnen, k\u00f6nnen wir die Funktionen <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.skew.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">skew()<\/a> und <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.kurtosis.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">kurt()<\/a> aus der Scipy Stata-Bibliothek mit der folgenden Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bias (Array von Werten, Bias = falsch)<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kurt (Wertefeld, Bias = falsch)<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir verwenden das Argument <strong>\u201ebias=False\u201c<\/strong> , um die Stichprobenschiefe und Kurtosis im Gegensatz zur Populationsschiefe und Kurtosis zu berechnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So verwenden Sie diese Funktionen f\u00fcr unseren speziellen Datensatz:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\">data = [88, 85, 82, 97, 67, 77, 74, 86, 81, 95, 77, 88, 85, 76, 81]<\/span>\n\n#calculate sample skewness<\/span>\nskew(data, bias= <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> )\n\n0.032697\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate sample kurtosis<\/span>\nkurtosis(data, bias= <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> )\n\n0.118157\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Schiefe betr\u00e4gt <strong>0,032697<\/strong> und die Kurtosis <strong>0,118157<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies bedeutet, dass die Verteilung leicht positiv schief ist und im Vergleich zu einer Normalverteilung mehr Werte in den Enden aufweist.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Zus\u00e4tzliche Ressource: Schiefe- und Kurtosis-Rechner<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die Schiefe f\u00fcr einen bestimmten Datensatz auch mit dem<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Rechner f\u00fcr statistische Schiefe und Kurtosis<\/a> berechnen <span style=\"color: #000000;\">, der automatisch Schiefe und Kurtosis f\u00fcr einen bestimmten Datensatz berechnet.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der Statistik sind Schiefe und Kurtosis zwei M\u00f6glichkeiten, die Form einer Verteilung zu messen. 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