Kecondongan adalah ukuran simetri, atau lebih tepatnya, ketiadaan simetri. … Kurtosis adalah ukuran apakah data berekor berat atau berekor ringan relatif terhadap distribusi normal. Artinya, kumpulan data dengan kurtosis tinggi cenderung memiliki ekor yang berat, atau outlier.
Apa hubungan antara skewness dan kurtosis?
TIDAK, tidak ada hubungan antara skew dan kurtosis Mereka mengukur sifat yang berbeda dari suatu distribusi. Ada juga momen yang lebih tinggi. Momen pertama dari suatu distribusi adalah mean, momen kedua adalah simpangan baku, yang ketiga adalah skew, yang keempat adalah kurtosis.
Apa arti skewness dan kurtosis pada kita?
“ Skewness pada dasarnya mengukur simetri distribusi, sedangkan kurtosis menentukan berat ekor distribusi.“Memahami bentuk data merupakan tindakan yang krusial. Ini membantu untuk memahami di mana sebagian besar informasi berbohong dan menganalisis outlier dalam data yang diberikan.
Bagaimana Anda mengartikan kurtosis dan skewness?
Untuk skewness, jika nilainya lebih besar dari + 1.0, maka distribusinya adalah right skewed. Jika nilainya kurang dari -1.0, distribusinya dibiarkan miring. Untuk kurtosis, jika nilainya lebih besar dari + 1.0, maka distribusinya adalah leptokurtik. Jika nilainya kurang dari -1.0, maka distribusinya adalah platykurtik.
Apa itu skewness dan kurtosis yang baik?
Nilai asimetri dan kurtosis antara -2 dan +2 dianggap dapat diterima untuk membuktikan distribusi univariat normal (George & Mallery, 2010). Rambut dkk. (2010) dan Bryne (2010) berpendapat bahwa data dianggap normal jika skewness antara -2 hingga +2 dan kurtosis antara -7 hingga +7.
