Таким образом, кажется, что эксцесс — это способ измерить, насколько тяжелы хвосты в нормальном распределении. Но мне было интересно, может ли дисперсия также быть способом измерения того, насколько тяжелы хвосты. Итак, я пытаюсь придумать нормальное распределение с высокой дисперсией, но маленькими хвостами, и я не могу придумать ни одного. Потому что, если масса сильно отличается от средней, она должна быть в хвосте, верно?
Измерение хвостов нормального распределения - эксцесс и дисперсия
Ответы (2)
Не могли бы вы немного пояснить, что вы ищете? Если распределение нормальное, то вы разумно ограничены в том, что вы можете делать с формой кривой.
Вы можете рассмотреть 5-й момент, который является мерой асимметрии хвоста: 2-й момент — это дисперсия, 3-й — перекос, 4-й — эксцесс. Я поэкспериментировал с созданием распределений в R для класса статистики, который я преподаю, чтобы использовать в качестве примеров, и обнаружил, что приведенный здесь код невероятно полезен:
Как генерировать распределения с учетом, среднего, SD, перекоса и эксцесса в R?):
По следующей ссылке есть несколько полезных мыслей.
https://stats.stackexchange.com/questions/2893/moments-of-a-distribution-any-use-for-partial-or-higher-моменты
person
jeramy townsley
schedule
28.05.2013
Эксцесс не является мерой тяжелых хвостов в нормальном дист, так как все нормальные дист, независимо от дисперсии, имеют нулевой эксцесс. На самом деле эксцесс измеряет, насколько ваше распределение близко к нормальному.
person
Rashid
schedule
31.07.2014
