Cómo entender los diferentes tipos de curtosis

La estadística de curtosis no mide el pico de la distribución. Puede tener un pico infinitamente puntiagudo con una distribución “platykurtic” (exceso de curtosis <0), y puede tener un pico plano con una distribución "leptokurtic" (curtosis cerca del infinito). La noción de que la curtosis de alguna manera mide el pico es una mitología que fue iniciada por Pearson en 1905, y la mayoría simplemente ha aceptado sus declaraciones incorrectas y las ha repetido.

La lógica es realmente muy simple: la curtosis es el promedio de los valores z (los valores estandarizados, o puntajes z), cada uno llevado a la cuarta potencia. Los valores Z cercanos a cero, donde normalmente se encuentra el pico, son extremadamente pequeños cuando se llevan a la cuarta potencia. Por lo tanto, estos datos no aportan prácticamente nada a la estadística de curtosis. Por lo tanto, la curtosis no es informativa sobre el pico.

Más bien, son los valores z extremos (los valores atípicos) los que le dan una curtosis grande o pequeña. Por lo tanto, la curtosis mide solo las colas (valores atípicos). No mide prácticamente nada sobre el pico.

Ver Kurtosis – Wikipedia y https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc… para más detalles.

En teoría de la probabilidad y estadística, la curtosis es cualquier medida del “pico” de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria de valor real.

Una distribución con exceso de curtosis cero se llama mesokurtic o mesokurtotic. El ejemplo más destacado de una distribución mesocurtica es la familia de distribución normal, independientemente de los valores de sus parámetros.

Una distribución con exceso positivo de curtosis se llama leptokurtic o leptokurtotic. “Lepto” significa “delgado”. En términos de forma, una distribución leptokurtica tiene un pico más agudo alrededor de las colas media y más gruesa. Los ejemplos de distribuciones leptokurtic incluyen la distribución t de Student, la distribución de Rayleigh, la distribución de Laplace, la distribución exponencial, la distribución de Poisson y la distribución logística. Tales distribuciones a veces se denominan súper gaussianas.

Una distribución con exceso de curtosis negativa se llama platykurtic o platykurtotic. “Platy-” significa “amplio”. En términos de forma, una distribución platykurtic tiene un pico más ancho y más bajo alrededor de las colas medias y más delgadas. Los ejemplos de distribuciones platykurtic incluyen las distribuciones uniformes continuas o discretas, y la distribución elevada del coseno. Tales distribuciones a veces se denominan subgaussianas.

En teoría de la probabilidad y estadística , la curtosis (del griego: κυρτός, kyrtos o kurtos, que significa “curvado, arqueado”) es una medida de la “cola” de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria de valor real.

La distribución normal es una distribución simétrica sin sesgo. … Una distribución sesgada a la izquierda tiene una larga cola izquierda. Las distribuciones sesgadas a la izquierda también se denominan distribuciones sesgadas negativamente. Esto se debe a que hay una larga cola en la dirección negativa en la recta numérica. Sep 18, 2013

En estadística, la curtosis describe la forma de la curva de distribución de probabilidad y hay 3 tipos principales. Más específicamente, la curtosis se refiere a las colas o los 2 extremos de la curva.

  1. Leptokurtic: una distribución “positiva” o alta y delgada (colas más gordas).
  2. Mesokurtic: una distribución normal.
  3. Platykurtic: una distribución “negativa” o plana y amplia (colas finas).

Kurtosis significa convexidad de la curva. Mide la planitud de la curva.

Hay 3 tipos de curtosis:

1- Platykurtosis- si el valor de la curtosis es menor que 3.

2- Leptokurtosis-si el valor es más de 3.

3- Mesokurtosis: si el valor es = 3.

Curtosis – Wikipedia