Lawrence T. DeCarlo. Université Fordham. Pour les distributions unimodales symétriques, un aplatissement positif indique des queues lourdes et des pics par rapport à la distribution normale, tandis qu’un aplatissement négatif indique des queues légères et une planéité.
Quelles sont les utilisations du kurtosis ?
Comme l’asymétrie, l’aplatissement est une mesure statistique utilisée pour décrire la distribution. Alors que l’asymétrie différencie les valeurs extrêmes d’une queue par rapport à l’autre, l’aplatissement mesure les valeurs extrêmes dans l’une ou l’autre queue.
Que signifient les valeurs d’aplatissement ?
L’aplatissement est une mesure des tailles combinées des deux queues. La valeur est souvent comparée à l’aplatissement de la distribution normale, qui est égal à 3. Si l’aplatissement est supérieur à 3, l’ensemble de données a des queues plus lourdes qu’une distribution normale (plus dans les queues).
Comment interprétez-vous l’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.
Qu’est-ce que l’aplatissement ?
L’aplatissement de toute distribution normale univariée est de 3. Un exemple de distribution leptokurtique est la distribution de Laplace, qui a des queues qui s’approchent asymptotiquement de zéro plus lentement qu’une gaussienne, et produit donc plus de valeurs aberrantes que la distribution normale.
Pourquoi l’aplatissement est-il si important ?
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.
Qu’est-ce qu’une valeur d’aplatissement normale ?
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 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).
Qu’est-ce qui est considéré comme un aplatissement élevé ?
Il est utilisé pour décrire les valeurs extrêmes dans l’une par rapport à l’autre queue. Il s’agit en fait de la mesure des valeurs aberrantes présentes dans la distribution. Un aplatissement élevé dans un ensemble de données est un indicateur que les données ont des queues lourdes ou des valeurs aberrantes. Cette définition est utilisée pour que la distribution normale standard ait un kurtosis de trois.
Qu’est-ce que la bonne asymétrie et le kurtosis ?
Les valeurs acceptables d’asymétrie se situent entre – 3 et + 3, et l’aplatissement est approprié dans une plage de – 10 à + 10 lors de l’utilisation de SEM (Brown, 2006).
Qu’est-ce que l’aplatissement négatif indique ?
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.
Quel est le but de l’asymétrie et de l’aplatissement ?
“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.
Qu’est-ce qui cause l’aplatissement ?
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 queues grasses. En fait, 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 queues grasses.
L’aplatissement peut-il être négatif ?
Les valeurs d’aplatissement en excès peuvent être négatives ou positives. Lorsque la valeur d’un excès d’aplatissement est négative, la distribution est dite platykurtique. Ce type de distribution a une queue plus fine qu’une distribution normale.
Comment interprétez-vous l’aplatissement et l’asymétrie ?
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.
Quels sont les trois types d’aplatissement ?
Il existe trois types d’aplatissement : mésokurtique, leptokurtique et platykurtique.
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 interprétez-vous l’aplatissement dans SPSS ?
Kurtosis : une mesure de la “picticité” ou de la “planéité” d’une distribution. Une valeur d’aplatissement proche de zéro indique une forme proche de la normale. Une valeur négative indique une distribution plus pointue que la normale, et un aplatissement positif indique une forme plus plate que la normale.
Comment l’aplatissement est-il mesuré ?
En statistique, une mesure d’aplatissement est une mesure de la « queue » de la distribution de probabilité d’une variable aléatoire à valeur réelle. La mesure standard de l’aplatissement est basée sur une version mise à l’échelle du quatrième moment des données ou de la population. Une distribution ayant un pic relativement élevé est appelée leptokurtique.
Quelle est l’importance de l’asymétrie ?
Étant donné que peu de distributions de rendement se rapprochent de la normale, l’asymétrie est une meilleure mesure sur laquelle baser les prévisions de performance. Cela est dû au risque d’asymétrie. Le risque d’asymétrie est le risque accru de faire apparaître un point de données d’asymétrie élevée dans une distribution asymétrique.
Comment interprétez-vous l’asymétrie et l’aplatissement dans SPSS ?
Étapes rapides
Cliquez sur Analyser -> Statistiques descriptives -> Descriptives.
Faites glisser et déposez la variable pour laquelle vous souhaitez calculer l’asymétrie et l’aplatissement dans la zone de droite.
Cliquez sur Options et sélectionnez Skewness et Kurtosis.
Cliquez sur Continuer, puis sur OK.
Le résultat apparaîtra dans le visualiseur de sortie SPSS.
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.
Que signifie kurtosis dans SPSS ?
Aplatissement – L’aplatissement est une mesure de la lourdeur des queues d’une distribution. Dans SAS, une distribution normale a un aplatissement de 0. L’aplatissement est positif si les queues sont « plus lourdes » que pour une distribution normale et négative si les queues sont « plus légères » que pour une distribution normale.
Qu’est-ce que le test d’asymétrie et d’aplatissement pour la normalité ?
Le test Skewness-Kurtosis All pour la normalité est l’un des trois tests généraux de normalité conçus pour détecter tous les écarts par rapport à la normalité. La distribution normale a une asymétrie de zéro et un kurtosis de trois. Le test est basé sur la différence entre l’asymétrie des données et zéro et l’aplatissement des données et trois.
Comment interprétez-vous l’asymétrie ?
Si l’asymétrie est positive, les données sont positivement asymétriques ou asymétriques à droite, ce qui signifie que la queue droite de la distribution est plus longue que la gauche. Si l’asymétrie est négative, les données sont asymétriques négativement ou asymétriques à gauche, ce qui signifie que la queue gauche est plus longue. Si asymétrie = 0, les données sont parfaitement symétriques.