平坦化係数
この記事では、尖度係数とは何か、尖度係数の計算方法について説明します。尖度係数の公式とその結果がどのように解釈されるかがわかり、さらに、オンライン計算機を使用して任意のデータ サンプルの尖度係数を計算することができます。
尖度係数とは何ですか?
尖度係数は、分布の尖度を決定できる係数です。言い換えれば、尖度係数は、分布がレプクルティック、プラティクルティック、またはメソクルティックであるかどうかを知るために使用されます。
尖度は、平均付近の集中度を示す分布の特性であるため、尖度係数を計算すると、分布の尖度を定量化するのに役立ちます。
尖度係数の式
尖度係数を計算するには、まずデータと平均の 4 乗の差をすべて加算し、次にデータの総数と標準偏差の 4 乗で割って、最後に 3 を減算する必要があります。 。
つまり、尖度係数の式は次のとおりです。
度数表にグループ化されたデータの尖度係数の式は次のとおりです。
最後に、グループ化されたデータの尖度係数の式は次のとおりです。
金:
-
尖度係数です。
-
はデータの総数です。
-
はシリーズの i 番目のデータ ポイントです。
-
は分布の算術平均です。
-
分布の標準偏差 (または典型偏差)です。
-
は、データセットの絶対周波数です。
-
は i 番目のグループのクラスマークです。
すべての尖度係数の式では、正規分布の尖度の値であるため 3 が減算されることに注意してください。したがって、尖度係数は正規分布の尖度を基準として計算されます。このため、統計では過剰な尖度が計算されると言われることがあります。
尖度係数の解釈
尖度係数の解釈は次のとおりです。
- 尖度係数が正の場合、分布は尖度分布になります。
- 尖度係数がゼロの場合、分布はメソクルティックです。
- 尖度係数が負の場合、分布は板状尖度になります。
つまり、尖度係数が大きいほど分布の尖度が大きいことを意味し、逆に尖度係数が小さいほど分布の尖度が小さいことを意味します。
平坦化係数計算機
データセットを以下の計算機に接続して、尖度係数を計算します。データはスペースで区切られ、小数点としてピリオドを使用して入力する必要があります。
尖度係数のプロパティ
尖度係数には次の特性があります。
- 尖度係数は無次元の尺度です。
- 尖度係数は、正規分布(g 2 =3)の尖度を基準として計算される。
- 尖度係数はスケールの変化に対して不変です。つまり、統計変数に線形変換が適用された場合でも、尖度係数の値は同じです。