{"id":569,"date":"2023-07-29T11:33:50","date_gmt":"2023-07-29T11:33:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/lappiattimento-puo-essere-negativo\/"},"modified":"2023-07-29T11:33:50","modified_gmt":"2023-07-29T11:33:50","slug":"lappiattimento-puo-essere-negativo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/lappiattimento-puo-essere-negativo\/","title":{"rendered":"La curtosi pu\u00f2 essere negativa?"},"content":{"rendered":"

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In statistica, la curtosi<\/strong> viene utilizzata per descrivere la forma di una distribuzione di probabilit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Nello specifico, ci dice quanto bene i valori dei dati si raggruppano nelle code o nella parte superiore di una distribuzione.<\/span><\/p>\n

La curtosi di una distribuzione pu\u00f2 essere negativa, zero o positiva.<\/strong><\/span><\/p>\n

Kurtosi zero<\/strong><\/span><\/h2>\n

Se una distribuzione ha una curtosi pari a 0, allora \u00e8 uguale alla distribuzione normale che ha la seguente forma a campana:<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Curtosi positiva<\/strong><\/span><\/h2>\n

Se una distribuzione ha una curtosi positiva, si dice che sia leptokurtica<\/strong> , nel senso che ha un picco pi\u00f9 netto e code pi\u00f9 pesanti rispetto a una distribuzione normale.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ci\u00f2 significa semplicemente che meno valori dei dati si trovano vicino alla media e pi\u00f9 valori dei dati si trovano sulle code.<\/span><\/p>\n

La distribuzione pi\u00f9 nota che ha curtosi positiva \u00e8 la distribuzione t, che ha un picco pi\u00f9 netto e code pi\u00f9 pesanti rispetto alla distribuzione normale.<\/span><\/p>\n

Curtosi negativa<\/strong><\/span><\/h2>\n

Se una distribuzione ha una curtosi negativa, si dice che sia platykurtica<\/strong> , nel senso che ha un picco pi\u00f9 piatto e code pi\u00f9 sottili rispetto a una distribuzione normale.<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Ci\u00f2 significa semplicemente che pi\u00f9 valori dei dati si trovano vicino alla media e meno valori dei dati si trovano sulle code.<\/span><\/p>\n

Un esempio estremo di distribuzione che presenta una curtosi negativa \u00e8 la distribuzione uniforme<\/a> , che non ha picchi ed \u00e8 una distribuzione completamente piatta.<\/span><\/p>\n

Quando usare l’adulazione nella pratica<\/strong><\/span><\/h2>\n

In pratica, spesso misuriamo la curtosi<\/strong> di una distribuzione nella fase esplorativa dell’analisi quando stiamo semplicemente cercando di comprendere meglio i dati.<\/span><\/p>\n

Quindi, se vediamo che la curtosi \u00e8 positiva, sappiamo che stiamo lavorando con una distribuzione che ha meno valori di dati posizionati vicino al centro e pi\u00f9 valori di dati distribuiti lungo le code.<\/span><\/p>\n

Al contrario, se vediamo che la curtosi \u00e8 negativa, sappiamo che stiamo lavorando con una distribuzione che ha pi\u00f9 valori di dati situati vicino al centro e meno valori di dati nelle code.<\/span><\/p>\n

Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n

Per trovare l’asimmetria e la curtosi di una determinata distribuzione, puoi inserire i valori dei dati grezzi in questo<\/span> calcolatore di asimmetria e curtosi<\/a> , che ti dir\u00e0 sia l’asimmetria che la curtosi della distribuzione.<\/span><\/p>\n

Uno dei test statistici pi\u00f9 popolari utilizzati per determinare se una particolare distribuzione presenta o meno asimmetria e curtosi che corrisponde a una distribuzione normale \u00e8 il<\/span> test Jarque Bera<\/a> .<\/p>\n

Khan Academy ha anche<\/span> una bella serie di video<\/a> che descrivono come classificare le forme di distribuzione.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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