Diferenças entre assimetria e curtose

Skewness, em termos básicos, implica descentralizado, assim como nas estatísticas, significa falta de simetria. Com a ajuda da assimetria, pode-se identificar a forma da distribuição dos dados. Kurtosis, por outro lado, refere-se à nitidez de um pico na curva de distribuição. A principal diferença entre assimetria e curtose é que a primeira fala do grau de simetria, enquanto a segunda fala do grau de pico, na distribuição de frequências.

Os dados podem ser distribuídos de várias maneiras, como espalhados mais à esquerda ou à direita ou distribuídos uniformemente. Quando os dados são espalhados uniformemente no ponto central, são chamados de Distribuição Normal. É uma curva perfeitamente simétrica, em forma de sino, ou seja, ambos os lados são iguais e, portanto, não são inclinados. Aqui todas as três médias, mediana e modo estão em um ponto.

Skewness e Kurtosis são as duas características importantes da distribuição que são estudadas em estatística descritiva. Para entender melhor o entendimento desses dois conceitos, vamos dar uma olhada no artigo abaixo.

Conteúdo: Skewness Vs Kurtosis

1. Gráfico de comparação
2. Definição
3. Principais diferenças
4. Conclusão

Gráfico de comparação

Base para Comparação	Skewness	Kurtosis
Significado	A assimetria alude à tendência de uma distribuição que determina sua simetria sobre a média.	Curtose significa a medida da respectiva nitidez da curva, na distribuição de frequências.
Medida para	Grau de desequilíbrio na distribuição.	Grau de cauda na distribuição.
O que é isso?	É um indicador de falta de equivalência na distribuição de frequências.	É a medida dos dados, que é pontual ou plana em relação à distribuição normal.
Representa	Quantidade e direção da inclinação.	Quão alto e nítido é o pico central?

Definição de assimetria

O termo 'assimetria' é usado para significar a ausência de simetria da média do conjunto de dados. É característico do desvio da média, ser maior de um lado que o outro, isto é, atributo da distribuição que tem uma cauda mais pesada que a outra. A assimetria é usada para indicar a forma da distribuição dos dados.

Em uma distribuição inclinada, a curva é estendida para o lado esquerdo ou direito. Assim, quando o gráfico é estendido para o lado direito mais, denota assimetria positiva, em que modo < median < mean. On the other hand, when the plot is stretched more towards the left direction, then it is called as negative skewness and so, mean < median < mode.

Definição de Kurtosis

Em estatística, a curtose é definida como o parâmetro de nitidez relativa do pico da curva de distribuição de probabilidade. Ele determina a maneira como as observações são agrupadas em torno do centro da distribuição. É usado para indicar o nivelamento ou pico da curva de distribuição de frequência e mede as caudas ou outliers da distribuição.

A curtose positiva representa que a distribuição é mais alta que a distribuição normal, enquanto a curtose negativa mostra que a distribuição é menos alta que a distribuição normal. Existem três tipos de distribuições:

• Leptokurtic: Acentuadamente pontudo com caudas gordas e menos variável.
• Mesocúrtico: Médio pico
• Platykurtic: Pico mais plano e altamente disperso.

Principais diferenças entre assimetria e curtose

Os pontos apresentados explicam as diferenças fundamentais entre assimetria e curtose:

1. A característica de uma distribuição de frequência que determina sua simetria sobre a média é chamada assimetria. Por outro lado, Kurtosis significa a nitidez relativa da curva de sino padrão, definida pela distribuição de frequência.
2. A assimetria é uma medida do grau de desequilíbrio na distribuição de frequência. Por outro lado, a curtose é uma medida do grau de cauda na distribuição de frequência.
3. A assimetria é um indicador de falta de simetria, ou seja, os lados esquerdo e direito da curva são desiguais em relação ao ponto central. Em contrapartida, a curtose é uma medida de dados, que é pontual ou plana, com relação à distribuição de probabilidade.
4. A assimetria mostra quanto e em qual direção os valores se desviam da média? Em contraste, a curtose explica o quão alto e nítido o pico central é?

Conclusão

Para uma distribuição normal, o valor da estatística de assimetria e curtose é zero. O ponto crucial da distribuição é que, na assimetria, o gráfico da distribuição de probabilidade é estendido para ambos os lados. Por outro lado, a curtose identifica o caminho; os valores são agrupados em torno do ponto central da distribuição de frequência.