Google 스프레드시트에서 왜도 및 첨도를 계산하는 방법

통계에서 왜도와 첨도는 분포의 모양을 측정하는 두 가지 방법입니다.

왜도는 분포의 왜도를 측정한 것입니다. 이 값은 양수 또는 음수일 수 있습니다.

• 음의 왜도는 꼬리가 분포의 왼쪽에 있고 더 음의 값 쪽으로 확장된다는 것을 나타냅니다.
• 양의 치우침은 꼬리가 분포의 오른쪽에 있고 더 양의 값 쪽으로 확장된다는 것을 나타냅니다.
• 값이 0이면 분포에 비대칭성이 없음을 나타냅니다. 이는 분포가 완벽하게 대칭임을 의미합니다.

첨도는 정규 분포 와 비교하여 분포가 두꺼운 꼬리인지 얇은 꼬리인지를 측정한 것입니다.

• 정규분포의 첨도는 3입니다.
• 주어진 분포의 첨도가 3보다 작은 경우 플레이커틱(playkurtic) 이라고 하며, 이는 정규 분포보다 더 적은 수의 극단적인 이상값을 생성하는 경향이 있음을 의미합니다.
• 특정 분포의 첨도가 3보다 큰 경우 이를 leptokurtic 이라고 합니다. 이는 정규 분포보다 더 많은 이상값을 생성하는 경향이 있음을 의미합니다.

이 튜토리얼에서는 Google Sheets에서 특정 데이터세트에 대한 왜도와 첨도를 계산하는 방법을 설명합니다.

예: Google 스프레드시트의 왜곡 및 편평화

다음과 같은 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

이 데이터 세트의 왜도와 첨도를 계산하려면 다음 구문과 함께 SKEW() 및 KURT() 함수를 사용할 수 있습니다.

• 왜곡(값 테이블)
• KURT(값 테이블)

두 함수 모두 #DIV/0 오류를 반환한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다! 다음 두 가지 시나리오에서:

• 데이터 포인트가 3개 미만인 경우.
• 표본 표준편차가 0인 경우.

아래 이미지는 특정 데이터 세트에 이러한 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다.

왜도는 -0.18490 이고 첨도는 0.34624 입니다.

추가 자료: 왜도 및 첨도 계산기

주어진 데이터세트에 대한 왜도와 첨도를 자동으로 계산 하는 통계적 왜도 및 첨도 계산기를 사용하여 주어진 데이터세트에 대한 왜도를 계산할 수도 있습니다 .