첨도 - kurtosis
2024. 3. 8. 08:30ㆍ기술통계학/기술통계학 이론
첨도는 데이터 분포의 뾰족함을 나타내는 척도입니다.
데이터가 중심에 많이 몰려 있을수록 뾰족한 모양이 되고, 두루 퍼지면 구릉모양을 보이게 됩니다.
첨도(尖度, 영어: kurtosis 커토시스[*])는 확률분포의 꼬리가 두꺼운 정도를 나타내는 척도이다. 극단적인 편차 또는 이상치가 많을 수록 큰 값을 나타낸다. 첨도값(K)이 3에 가까우면 산포도가 정규분포에 가깝다. 3보다 작을 경우에는(K<3) 산포는 정규분포보다 꼬리가 얇은 분포로 생각할 수 있다, 첨도값이 3보다 큰 양수이면(K>3) 정규분포보다 꼬리가 두꺼운 분포로 판단할 수 있다.
[자료출처-위키백과 참조]
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