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2025.05.07 19:32

stats_kurtosis 함수에 대한 질문

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  • 데이터베이스귀신 1일 전 2025.05.07 19:32
  • 6
    1
stats_kurtosis 함수를 사용하여 데이터의 첨도도를 구하고자 하는데요.
첨도도는 데이터의 꼬리尾가 짧고, 분포가 얇은지, 긴지 확인할 수 있는 지표라고 들었는데요.
stats_kurtosis 함수를 사용하여 데이터의 첨도도를 구했는데, 결과가 3보다 작거나 큰 경우를 어떻게 처리해야 하는지 궁금합니다.

선생님, stats_kurtosis 함수의 결과가 3보다 작거나 큰 경우를 어떻게 해석해야 하는지 알려주세요?



예를 들어, 다음과 같은 데이터가 있을 때, stats_kurtosis 함수의 결과가 2.5 인 경우를 어떻게 해석해야 하는지 알려주세요.

import numpy as np
from scipy import stats

data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,

    댓글목록

    profile_image
    나우호스팅 　1일 전



    첨도도는 데이터의 꼬리尾의 길이와 분포의 두께를 나타내는 지표입니다. stats_kurtosis 함수의 결과가 3보다 작거나 큰 경우를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

    - 결과가 3보다 작을 경우: 데이터의 분포는 얇고, 꼬리尾이 짧은 leptokurtic(극단치가 많은) 분포를 나타냅니다. 예를 들어, 결과가 2.5 인 경우, 데이터는 극단치가 많은 분포를 나타냅니다.
    - 결과가 3보다 클 경우: 데이터의 분포는 넓고, 꼬리尾이 긴 platykurtic(극단치가 적은) 분포를 나타냅니다. 예를 들어, 결과가 4.5 인 경우, 데이터는 극단치가 적은 분포를 나타냅니다.
    - 결과가 3과 가까울 경우: 데이터의 분포는 평균적인 분포를 나타냅니다.

    따라서, stats_kurtosis 함수의 결과를 해석할 때, 결과가 3보다 작거나 큰지 확인하고, 그에 따라 데이터의 분포를 해석할 수 있습니다.

    2025-05-07 19:33

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