L'asymétrie est une mesure de symétrie, ou plus précisément, le manque de symétrie. … 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.
Quelle est la relation entre l'asymétrie et l'aplatissement ?
NON, il n'y a pas de relation entre l'asymétrie et l'aplatissement Ils mesurent différentes propriétés d'une distribution. Il y a aussi des moments supérieurs. Le premier moment d'une distribution est la moyenne, le deuxième moment est l'écart type, le troisième est l'asymétrie, le quatrième est l'aplatissement.
Que nous disent l'asymétrie et 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.
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.
Qu'est-ce qu'une bonne asymétrie et kurtosis ?
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.
