정규 분포의 Kurtosis는 0이 아닌가요? 이는 일부 통계학자에 의해 주장되었지만, 이는 오류입니다. 정규 분포의 Kurtosis는 3으로, leptokurtic(꼬리가 두꺼운 분포)입니다.
stats_kurtosis 함수를 사용하여 정규 분포의 Kurtosis 값을 계산할 때는, 정규 분포가 아닌 경우에만 사용하는 것이 좋습니다. 정규 분포의 경우, numpy의 std() 함수를 사용하여 분산을 계산하고, 분산의 제곱을 3으로 나누어 계산하는 것이 더 정확합니다.
예를 들어, numpy의 random.normal() 함수를 사용하여 정규 분포의 데이터를 생성한 후, stats_kurtosis 함수를 사용하여 Kurtosis 값을 계산하는 것은 오류입니다. 대신, numpy의 std() 함수를 사용하여 분산을 계산하고, 분산의 제곱을 3으로 나누어 계산하는 것이 더 정확합니다.
2025-06-01 20:44