Skewness হল প্রতিসাম্যের একটি পরিমাপ, বা আরও স্পষ্ট করে বললে, প্রতিসাম্যের অভাব। … কার্টোসিস হল একটি পরিমাপ যা ডেটা ভারী-টেইল বা হালকা-লেজযুক্ত একটি স্বাভাবিক বিতরণের তুলনায়। অর্থাৎ, উচ্চ কুর্টোসিস সহ ডেটা সেটগুলিতে ভারী লেজ বা আউটলায়ার থাকে।
স্ক্যুনেস এবং কুর্টোসিসের মধ্যে সম্পর্ক কী?
না, স্কু এবং কার্টোসিসের মধ্যে কোন সম্পর্ক নেই তারা একটি ডিস্ট্রিবিউশনের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করছে। এছাড়াও উচ্চ মুহূর্ত আছে. বণ্টনের প্রথম মুহূর্তটি গড়, দ্বিতীয় মুহূর্তটি আদর্শ বিচ্যুতি, তৃতীয়টি তির্যক, চতুর্থটি হল কুরটোসিস।
স্ক্যুনেস এবং কুর্টোসিস আমাদের কী বলে?
“ Skewness মূলত ডিস্ট্রিবিউশনের প্রতিসাম্য পরিমাপ করে, যখন কুরটোসিস ডিস্ট্রিবিউশন লেজের ভারীতা নির্ধারণ করে।ডেটা বোঝার আকৃতি একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। এটি সবচেয়ে বেশি তথ্য কোথায় পড়ে আছে তা বুঝতে এবং একটি প্রদত্ত ডেটার বহির্মুখী বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে৷
আপনি কুর্টোসিস এবং তির্যকতাকে কীভাবে ব্যাখ্যা করেন?
তির্যকতার জন্য, যদি মান + 1.0 এর চেয়ে বেশি হয়, বিতরণটি ঠিক তির্যক। মান -1.0 এর কম হলে, বন্টনটি তির্যক রেখে দেওয়া হয়। কার্টোসিসের জন্য, যদি মান + 1.0-এর বেশি হয়, তবে বিতরণটি লেপ্টোকুরটিক হয়। মান -1.0-এর কম হলে, বণ্টন হবে প্লাটিকুরটিক।
ভাল তির্যকতা এবং কুরটোসিস কি?
অসাম্যতা এবং কুর্টোসিসের মানগুলি - 2 এবং +2 এর মধ্যে সাধারণ একবিভিন্ন বন্টন প্রমাণ করার জন্য গ্রহণযোগ্য বলে বিবেচিত হয় (জর্জ এবং ম্যালেরি, 2010)। চুল ইত্যাদি। (2010) এবং Bryne (2010) যুক্তি দিয়েছিলেন যে যদি তির্যকতা ‐2 থেকে +2 এর মধ্যে হয় এবং কুরটোসিস ‐7 থেকে +7 এর মধ্যে হয় তাহলে ডেটা স্বাভাবিক বলে মনে করা হয়।
