Nada

2.8. Medidas de forma.
La distribución de los datos puede ser simétrica, disimétrica positiva o disimétrica negativa. Si la distribución de datos no es simétrica, se dice que es una distribuciónsesgada. Los coeficientes de asimetría de Pearson y de Fisher miden qué tan sesgada (a la derecha o a la izquierda), está la distribución con respecto a la distribución normal la cual es simétrica.
Lasmedidas de asimetría, sobre todo el coeficiente de asimetría de Fisher, junto con las medidas de apuntamiento o curtosis son muy importantes ya que se usan para contrastar si se puede aceptar queuna distribución estadística sigue la distribución normal.
Coeficiente de disimetría de Pearson.
Una manera de medir la asimetría o disimetría de una distribución es mediante el coeficiente dePearson. Este coeficiente mide el alejamiento de la simetría expresando la diferencia entre la Media y la Mediana en relación con la desviación estándar del conjunto de datos. Las fórmulas para su cálculoson


Coeficiente de Asimetría de Fisher.





Curtosis o apuntamiento.
El concepto de curtosis o apuntamiento de una distribución surgió al comparar la forma de una distribución conla forma de la distribución normal. De esta forma, se clasifican las distribuciones según sean más o menos picudas o apuntadas que la distribución Normal se divide en:
Distribución mesocúrtica:presenta un grado de concentración promedio alrededor de los valores centrales de la variable En ese caso, el coeficiente de curtosis es cero.
Distribución leptocúrtica: presenta un grado elevadode concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Es decir, está más apuntada que la Normal. En este caso, su coeficiente de curtosis será positivo
Distribución platicúrtica:presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Es decir, la distribución está menos apuntada que la normal. En este caso el coeficiente de Fisher es...