Si la curtosis es mayor que 3, entonces el conjunto de datos tiene colas más pesadas que una distribución normal (más en las colas). Si la curtosis es inferior a 3, entonces el conjunto de datos tiene colas más claras que una distribución normal (menos en las colas). Cuidado aquí.
¿Qué es un buen valor de curtosis?
Una distribución normal estándar tiene una curtosis de 3 y se reconoce como mesocúrtica. Una curtosis aumentada (>3) puede visualizarse como una “campana” delgada con un pico alto, mientras que una curtosis disminuida corresponde a un ensanchamiento del pico y un “engrosamiento” de las colas. La curtosis >3 se reconoce como leptocúrtica y <3. ¿La curtosis alta es buena o mala? La curtosis solo es útil cuando se usa junto con la desviación estándar. Es posible que una inversión tenga una curtosis alta (mala), pero la desviación estándar general es baja (buena). Por el contrario, uno podría ver una inversión con una curtosis baja (buena), pero la desviación estándar general es alta (mala). ¿La curtosis positiva es buena? Cuando el exceso de curtosis es positivo, tiene una distribución leptocúrtica. Las colas de esta distribución son más pesadas que las de una distribución normal, lo que indica un alto grado de riesgo. Los rendimientos de una inversión con una distribución leptocúrtica o un exceso de curtosis positivo probablemente tendrán valores extremos. ¿Qué significa una curtosis positiva alta? Para los inversionistas, la alta curtosis de la distribución de rendimiento implica que el inversionista experimentará rendimientos extremos ocasionales (ya sea positivos o negativos), más extremos que los habituales + o - tres desviaciones estándar de la media que predice la distribución normal de rendimientos. ¿Qué es una mala curtosis? Una curtosis negativa significa que su distribución es más plana que una curva normal con la misma media y desviación estándar. Esto significa que su distribución es platicúrtica o más plana en comparación con la distribución normal con la misma M y SD. La curva tendría colas muy ligeras. ¿Qué indica la curtosis? La curtosis es una medida estadística que define cuánto difieren las colas de una distribución de las colas de una distribución normal. En otras palabras, la curtosis identifica si las colas de una distribución determinada contienen valores extremos. En finanzas, la curtosis se utiliza como medida del riesgo financiero. Aprender análisis de riesgos. ¿Qué significa una curtosis de 3? La curtosis es una medida de los tamaños combinados de las dos colas. Si la curtosis es mayor que 3, entonces el conjunto de datos tiene colas más pesadas que una distribución normal (más en las colas). Si la curtosis es inferior a 3, entonces el conjunto de datos tiene colas más claras que una distribución normal (menos en las colas). ¿Qué causa la alta curtosis? Una curtosis alta es más a menudo causada por procesos que contribuyen directamente a un 'pico alto' que por procesos que contribuyen directamente a 'colas gordas'. Las estrategias de seguimiento de tendencias generalmente pueden beneficiarse de estas 'colas gordas'. ¿Cómo interpretas los valores de la curtosis? Para la curtosis, la pauta general es que si el número es mayor que +1, la distribución tiene un pico demasiado alto. Asimismo, una curtosis inferior a –1 indica una distribución demasiado plana. Las distribuciones que exhiben asimetría y/o curtosis que exceden estas pautas se consideran no normales". (Hair et al., 2017, p. ¿Cuáles son los tres tipos de curtosis? Hay tres tipos de curtosis: mesocúrtica, leptocúrtica y platicúrtica. ¿Cuánta asimetría y curtosis es normal? Los valores de asimetría y curtosis entre -2 y +2 se consideran aceptables para demostrar una distribución univariada normal (George & Mallery, 2010). Cabello et al. (2010) y Bryne (2010) argumentaron que los datos se consideran normales si la asimetría está entre -2 y +2 y la curtosis está entre -7 y +7. ¿Qué es la curtosis de una distribución normal? La distribución normal estándar tiene una curtosis de 3, por lo que si sus valores están cerca de eso, las colas de su gráfico son casi normales. Estas distribuciones se denominan mesocúrticas. La curtosis es el cuarto momento en las estadísticas. ¿Cómo lidiar con la asimetría y la curtosis? Bien, ahora que tenemos eso cubierto, exploremos algunos métodos para manejar datos sesgados. Transformación de registro. La transformación de registros es probablemente lo primero que debe hacer para eliminar la asimetría del predictor. Transformación de raíz cuadrada. 3. Transformada de Box-Cox. ¿Cómo se obtiene la curtosis? x̅ es la media y n es el tamaño de la muestra, como de costumbre. m4 se llama el cuarto momento del conjunto de datos. m2 es la varianza, el cuadrado de la desviación estándar. La curtosis también se puede calcular como a4 = el valor promedio de z4, donde z es el puntaje z familiar, z = (x−x̅)/σ. ¿La curtosis siempre es positiva? Además, la curtosis siempre es positiva, por lo que cualquier referencia a los signos sugiere que están diciendo que una distribución tiene más curtosis que la normal. Skew indica qué tan asimétrica es la distribución, con más sesgo indicando que una de las colas se "estira" fuera de la moda más que la otra. ¿Por qué es importante la asimetría y la curtosis? "La asimetría esencialmente mide la simetría de la distribución, mientras que la curtosis determina la pesadez de las colas de distribución". La comprensión de la forma de los datos es una acción crucial. Ayuda a comprender dónde se encuentra la mayor parte de la información y analizar los valores atípicos en datos determinados. ¿Cómo se encuentra la curtosis de una distribución normal? La distribución normal tiene un sesgo igual a cero. La curtosis de una distribución de probabilidad de una variable aleatoria x se define como la razón del cuarto momento μ4 al cuadrado de la varianza σ4, es decir, μ 4 σ 4 = E { ( x − E { x } σ ) 4 } E { X - mi { X } } 4 σ 4 . κ = μ 4 σ 4 −3 . ¿Qué significa una gran curtosis? La curtosis es una medida de si los datos son de cola pesada o de cola ligera en relación con una distribución normal. Es decir, los conjuntos de datos con alta curtosis tienden a tener colas pesadas o valores atípicos. Los conjuntos de datos con baja curtosis tienden a tener colas ligeras o falta de valores atípicos. Una distribución uniforme sería el caso extremo. ¿Cómo interpretas la asimetría y la curtosis? Para la asimetría, si el valor es mayor que + 1,0, la distribución es asimétrica a la derecha. Si el valor es inferior a -1,0, la distribución queda sesgada. Para curtosis, si el valor es mayor que + 1,0, la distribución es leptokurtik. Si el valor es inferior a -1,0, la distribución es platykurtik. ¿Qué es la curva platicúrtica? El término "platicúrtico" se refiere a una distribución estadística en la que el valor de exceso de curtosis es negativo. Por esta razón, una distribución platicúrtica tendrá colas más delgadas que una distribución normal, lo que resultará en menos eventos extremos positivos o negativos. ¿Cuál es la relación entre la asimetría y la curtosis? La asimetría es una medida del grado de asimetría en la distribución de frecuencias. Por el contrario, la curtosis es una medida del grado de cola en la distribución de frecuencias. La asimetría es un indicador de falta de simetría, es decir, ambos lados izquierdo y derecho de la curva son desiguales con respecto al punto central. ¿Cómo se puede saber si los datos se distribuyen normalmente? Para una identificación rápida y visual de una distribución normal, use un diagrama QQ si solo tiene una variable para observar y un diagrama de caja si tiene muchas. Utilice un histograma si necesita presentar sus resultados a un público no estadístico. Como prueba estadística para confirmar su hipótesis, utilice la prueba de Shapiro Wilk. ¿Qué significa cuando los datos se distribuyen normalmente? ¿Qué es la distribución normal? La distribución normal, también conocida como distribución gaussiana, es una distribución de probabilidad simétrica con respecto a la media, que muestra que los datos cercanos a la media son más frecuentes que los datos alejados de la media. En forma de gráfico, la distribución normal aparecerá como una curva de campana. ¿Por qué es importante saber si los datos se distribuyen normalmente? La distribución normal es la distribución de probabilidad más importante en estadística porque muchos datos continuos en la naturaleza y la psicología muestran esta curva en forma de campana cuando se compilan y grafican.