Curtosis

Curtosis:
En la descripción de la forma de curtosis distribuciones estadísticas se refiere a la peakedness o planeidad de la distribución. Diferentes paquetes estadísticos calcular valores algodiferentes para la curtosis.¿Cuáles son las diferentes fórmulas utilizadas y que usan los paquetes que formula?
Vamos a comenzar por definir dos diferentes sumas de las puntuaciones de la desviaciónpotencia. El primero, s2 , es la suma de las puntuaciones de desviación cuadrada mientras s4 es la suma de puntuaciones de desviación elevado a la potencia cuarta.
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A continuación, vamos adefinir m 2 para el segundo momento respecto a la media de x y m 4 a ser el cuarto momento. Además, V (x) será la estimación no sesgada de la varianza de la población.
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Ahora podemos seguir adelante yempezar a buscar en algunas fórmulas de curtosis. La primera es una fórmula que se puede encontrar en muchos libros de estadística incluyendo Snedecor y Cochran (1967). Es utilizado por SAS en Procsignifica cuando se especifica la opción vardef = n . Esta fórmula es la más común en las estadísticas generales de los textos. Con esta definición una distribución normal perfecto tendría una curtosisde cero.
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La segunda fórmula es la que utiliza Stata con el resumen de comandos. Esta definición de curtosis se puede encontrar en Bock (1975). La única diferencia entre la Fórmula 1 y Fórmula 2es el -3 en la fórmula 1. Así, con esta fórmula una distribución normal perfecto tendría una curtosis de tres.
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La fórmula tercero, a continuación, se pueden encontrar en Sheskin (2000) y esutilizado por SPSS y SAS Proc significa cuando se especifica la opción vardef = df o por defecto si el vardef opción se omite. Esta fórmula utiliza las estimaciones imparciales de varinace y del cuartomomento alrededor de la media. El valor esperado para la kurtosis de una distribución normal es cero.
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Ejemplos
Formula 1 - SAS
de datos de prueba;
x entrada;
tarjetas;
1987
1987...