Si l’aplatissement est supérieur à 3, l’ensemble de données a des queues plus lourdes qu’une distribution normale (plus dans les queues). Si l’aplatissement est inférieur à 3, l’ensemble de données a des queues plus légères qu’une distribution normale (moins dans les queues). Attention ici.
Qu’est-ce qu’une bonne valeur d’aplatissement ?
Une distribution normale standard a un kurtosis de 3 et est reconnue comme mésokurtique. Un aplatissement accru (>3) peut être visualisé comme une « cloche » fine avec un pic élevé alors qu’un aplatissement diminué correspond à un élargissement du pic et à un « épaississement » des queues. L’aplatissement >3 est reconnu comme leptokurtique et <3. L'aplatissement élevé est-il bon ou mauvais ? L'aplatissement n'est utile que lorsqu'il est utilisé en conjonction avec l'écart type. Il est possible qu'un investissement ait un kurtosis élevé (mauvais), mais l'écart type global soit faible (bon). Inversement, on pourrait voir un investissement avec un faible kurtosis (bon), mais l'écart type global est élevé (mauvais). L'aplatissement positif est-il bon ? Lorsque l'aplatissement en excès est positif, il a une distribution leptokurtique. Les queues de cette distribution sont plus lourdes que celles d'une distribution normale, ce qui indique un degré de risque élevé. Les retours sur investissement avec une distribution leptokurtique ou un excès d'aplatissement positif auront probablement des valeurs extrêmes. Que signifie un aplatissement positif élevé ? Pour les investisseurs, un kurtosis élevé de la distribution des rendements implique que l'investisseur connaîtra des rendements extrêmes occasionnels (positifs ou négatifs), plus extrêmes que les + ou - trois écarts-types habituels par rapport à la moyenne prédite par la distribution normale des rendements. Qu'est-ce qu'un mauvais aplatissement ? Un aplatissement négatif signifie que votre distribution est plus plate qu'une courbe normale avec la même moyenne et l'écart type. Cela signifie que votre distribution est platykurtique ou plus plate par rapport à la distribution normale avec les mêmes M et SD. La courbe aurait des queues très légères. Qu'est-ce que l'aplatissement indique? L'aplatissement est une mesure statistique qui définit à quel point les queues d'une distribution diffèrent des queues d'une distribution normale. En d'autres termes, l'aplatissement identifie si les queues d'une distribution donnée contiennent des valeurs extrêmes. En finance, le kurtosis est utilisé comme mesure du risque financier. Apprendre l'analyse des risques. Que signifie un aplatissement de 3 ? L'aplatissement est une mesure des tailles combinées des deux queues. Si l'aplatissement est supérieur à 3, l'ensemble de données a des queues plus lourdes qu'une distribution normale (plus dans les queues). Si l'aplatissement est inférieur à 3, l'ensemble de données a des queues plus légères qu'une distribution normale (moins dans les queues). Qu'est-ce qui cause l'aplatissement élevé ? Un aplatissement élevé est plus souvent causé par des processus qui contribuent directement à un « pic élevé » que par des processus qui contribuent directement à des « fat tails ». Les stratégies de suivi des tendances sont généralement en mesure de bénéficier de ces « fat tails ». Comment interprétez-vous les valeurs d'aplatissement ? Pour l'aplatissement, la règle générale est que si le nombre est supérieur à +1, la distribution est trop élevée. De même, un aplatissement inférieur à -1 indique une distribution trop plate. Les distributions présentant une asymétrie et/ou un kurtosis qui dépassent ces directives sont considérées comme non normales." (Hair et al., 2017, p. Quels sont les trois types d'aplatissement ? Il existe trois types d'aplatissement : mésokurtique, leptokurtique et platykurtique. Quel degré d'asymétrie et d'aplatissement est normal ? Les valeurs d'asymétrie et d'aplatissement entre -2 et +2 sont considérées comme acceptables pour prouver une distribution univariée normale (George & Mallery, 2010). Cheveux et al. (2010) et Bryne (2010) ont fait valoir que les données sont considérées comme normales si l'asymétrie est comprise entre ‐2 et +2 et le kurtosis est compris entre ‐7 et +7. Qu'est-ce que l'aplatissement d'une distribution normale ? La distribution normale standard a un kurtosis de 3, donc si vos valeurs sont proches de cela, les queues de votre graphique sont presque normales. Ces distributions sont appelées mésokurtiques. L'aplatissement est le quatrième moment des statistiques. Comment gérez-vous l'asymétrie et l'aplatissement ? Bon, maintenant que nous avons couvert cela, explorons quelques méthodes pour gérer les données biaisées. Transformer le journal. La transformation du journal est probablement la première chose à faire pour supprimer l'asymétrie du prédicteur. Transformée en racine carrée. 3. Transformée de Box-Cox. Comment obtenez-vous l'aplatissement ? x̅ est la moyenne et n est la taille de l'échantillon, comme d'habitude. m4 est appelé le quatrième moment de l'ensemble de données. m2 est la variance, le carré de l'écart type. Le kurtosis peut également être calculé comme a4 = la valeur moyenne de z4, où z est le score z familier, z = (x−x̅)/σ. L'aplatissement est-il toujours positif ? De plus, l'aplatissement est toujours positif, donc toute référence à des signes suggère qu'ils disent qu'une distribution a plus d'aplatissement que la normale. L'asymétrie indique à quel point la distribution est asymétrique, avec plus d'asymétrie indiquant que l'une des queues "s'étire" hors du mode plus loin que l'autre. Pourquoi l'asymétrie et l'aplatissement sont-ils importants ? "L'asymétrie mesure essentiellement la symétrie de la distribution, tandis que l'aplatissement détermine la lourdeur des queues de distribution." La compréhension de la forme des données est une action cruciale. Cela aide à comprendre où se trouve le plus d'informations et à analyser les valeurs aberrantes dans une donnée donnée. Comment trouver l'aplatissement d'une distribution normale ? La distribution normale a une asymétrie égale à zéro. L'aplatissement d'une distribution de probabilité d'une variable aléatoire x est défini comme le rapport du quatrième moment μ4 au carré de la variance σ4, c'est-à-dire μ 4 σ 4 = E { ( x − E { x } σ ) 4 } E { X - E { X } } 4 σ 4 . κ = μ 4 σ 4 −3 . Que signifie un grand aplatissement ? L'aplatissement est une mesure indiquant si les données sont à queue lourde ou à queue légère par rapport à une distribution normale. Autrement dit, les ensembles de données avec un kurtosis élevé ont tendance à avoir des queues lourdes ou des valeurs aberrantes. Les ensembles de données avec un faible kurtosis ont tendance à avoir des queues légères ou un manque de valeurs aberrantes. Une distribution uniforme serait le cas extrême. Comment interprétez-vous l'asymétrie et l'aplatissement ? Pour l'asymétrie, si la valeur est supérieure à + 1,0, la distribution est asymétrique à droite. Si la valeur est inférieure à -1,0, la distribution reste asymétrique. Pour l'aplatissement, si la valeur est supérieure à + 1,0, la distribution est leptokurtik. Si la valeur est inférieure à -1,0, la distribution est platykurtik. Qu'est-ce que la courbe platykurtique ? Le terme "platykurtique" fait référence à une distribution statistique dans laquelle la valeur d'aplatissement en excès est négative. Pour cette raison, une distribution platykurtique aura des queues plus fines qu'une distribution normale, ce qui entraînera moins d'événements positifs ou négatifs extrêmes. Quelle est la relation entre l'asymétrie et l'aplatissement ? L'asymétrie est une mesure du degré de déséquilibre dans la distribution des fréquences. Inversement, l'aplatissement est une mesure du degré de queue dans la distribution de fréquence. L'asymétrie est un indicateur de manque de symétrie, c'est-à-dire que les côtés gauche et droit de la courbe sont inégaux par rapport au point central. Comment savoir si les données sont normalement distribuées ? Pour une identification rapide et visuelle d'une distribution normale, utilisez un diagramme QQ si vous n'avez qu'une seule variable à examiner et un diagramme en boîte si vous en avez plusieurs. Utilisez un histogramme si vous devez présenter vos résultats à un public non statistique. Comme test statistique pour confirmer votre hypothèse, utilisez le test de Shapiro Wilk. Qu'est-ce que cela signifie lorsque les données sont normalement distribuées ? Qu'est-ce que la distribution normale ? La distribution normale, également connue sous le nom de distribution gaussienne, est une distribution de probabilité symétrique par rapport à la moyenne, montrant que les données proches de la moyenne sont plus fréquentes que les données éloignées de la moyenne. Sous forme de graphique, la distribution normale apparaîtra sous la forme d'une courbe en cloche. Pourquoi est-il important de savoir si les données sont normalement distribuées ? La distribution normale est la distribution de probabilité la plus importante dans les statistiques car de nombreuses données continues dans la nature et la psychologie affichent cette courbe en forme de cloche lorsqu'elles sont compilées et représentées graphiquement.