Kurtosis ist sicherlich nicht der Ort, an dem sich der Gipfel befindet. Wie du sagst, das nennt man schon den Modus.
Kurtosis ist der standardisierte vierte Moment: Wenn ist eine standardisierte Version der Variablen, die wir betrachten, dann ist die Bevölkerungskurtosis die durchschnittliche vierte Potenz dieser standardisierten Variablen; E(Z4). Die Probenkurtose ist dementsprechend auf die mittlere vierte Potenz eines standardisierten Satzes von Probenwerten bezogen (in einigen Fällen wird sie mit einem Faktor skaliert, der bei großen Proben auf 1 geht).Z= X- μσE( Z4)
Wie Sie bemerken, ist dieser vierte standardisierte Moment im Fall einer normalen Zufallsvariablen 3. Wie Alecos in Kommentaren bemerkt, definieren manche Leute Kurtosis als ; Das wird manchmal als überschüssige Kurtosis bezeichnet (es ist auch das vierte Kumulat). Wenn Sie das Wort "Kurtosis" sehen, müssen Sie die Möglichkeit berücksichtigen, dass verschiedene Personen dasselbe Wort verwenden, um sich auf zwei verschiedene (aber eng verwandte) Größen zu beziehen.E( Z4) - 3
Kurtosis wird normalerweise entweder als Peakedness * (sagen wir, wie stark der Peak gekrümmt ist - was vermutlich die Absicht war, das Wort "Kurtosis" zu wählen) oder als Heavy - Tailedness (oft das, was die Leute daran interessiert sind, es zu messen) beschrieben, aber in Tatsächlich misst der übliche vierte standardisierte Moment keines dieser Dinge.
Tatsächlich liefert der erste Band von Kendall und Stuart Gegenbeispiele, aus denen hervorgeht, dass eine höhere Kurtosis nicht unbedingt mit einem höheren Peak (in einer standardisierten Variablen) oder einem dickeren Schwanz verbunden ist (ähnlich wie der dritte Moment nicht ganz die Anzahl der Menschen misst) denke schon).
In vielen Situationen besteht jedoch die Tendenz, mit beidem in Verbindung zu stehen, da bei einer höheren Kurtosis häufig eine stärkere Scheitelhöhe und eine stärkere Schwanzhärte zu beobachten sind.
Kurtosis und Schiefe hängen eng zusammen (die Kurtosis muss mindestens 1 mehr als das Quadrat der Schiefe sein; die Interpretation der Kurtosis ist etwas einfacher, wenn die Verteilung nahezu symmetrisch ist.
μ ± σμ ± σμ ± σ
De Carlo (1997) ist ein vernünftiger Ausgangspunkt (nach grundlegenderen Quellen wie Wikipedia), um über Kurtosis zu lesen.
E( Z4)E( Z2) ( - 1 , 1 )); und umgekehrt - wenn Sie mehr Gewicht in die Mitte legen, während Sie die Varianz auf 1 halten, streichen Sie auch etwas in den Schwanz.
[NB wie in den Kommentaren besprochen, ist dies als allgemeine Aussage falsch; hier ist eine etwas andere Aussage erforderlich.]
Dieser Effekt der Konstanthaltung der Varianz steht in direktem Zusammenhang mit der Diskussion der Kurtosis als "Variation um die Schultern" in Darlington und Moors 'Arbeiten. Dieses Ergebnis ist keine Handwavy-Vorstellung, sondern eine einfache mathematische Entsprechung - man kann es nicht für anders halten, ohne die Kurtosis falsch darzustellen.
( - 1 , 1 )( - 1 , 1 )
[Meine Aufnahme von Kendall und Stuart in die Referenzen ist, weil ihre Diskussion über Kurtosis auch für diesen Punkt relevant ist.]
Was können wir also sagen? Eine Kurtosis ist oft mit einem höheren Gipfel und einem schwereren Schwanz verbunden, ohne dass auch ein Widerrist auftreten muss. Natürlich ist es einfacher , die Kurtosis zu heben, indem Sie mit dem Schwanz spielen (da es möglich ist, mehr als 1 SD zu entfernen) und dann die Mitte so einstellen, dass die Varianz konstant bleibt. Dies bedeutet jedoch nicht, dass der Peak keinen Einfluss hat. Dies ist mit Sicherheit der Fall, und man kann die Kurtosis manipulieren, indem man sich stattdessen darauf konzentriert. Kurtosis ist größtenteils aber nicht nur mit Schwanzschwere verbunden - schauen Sie sich auch hier die Variation um die Schultern an; wenn überhaupt, ist es das, worauf die Kurtosis abzielt, in einem unvermeidlichen mathematischen Sinne.
Verweise
Balanda, KP und MacGillivray, HL (1988),
"Kurtosis: A critical review".
American Statistician 42 , 111-119.
Darlington, Richard B. (1970),
"Ist Kurtosis wirklich" Peakedness? ".
American Statistician 24 , 19-22.
Moors, JJA (1986),
"Die Bedeutung von Kurtosis: Darlington überarbeitet."
American Statistician 40 , 283 & ndash; 284.
DeCarlo, LT (1997),
"Über die Bedeutung und Verwendung von Kurtosis."
Psychol. Methods, 2 , 292 & ndash; 307.
Kendall, MG, und A. Stuart,
Die Advanced Theory of Statistics ,
Vol. 1, 3rd Ed.
(Neuere Ausgaben haben Stuart und Ord)