[Scipy.stats] 왜도(Skew) / 첨도 (Kurtosis)

from scipy.stats import skew, kurtosis

# 왜도
skew(data)

# 첨도
kurtosis(data, fisher=True)

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왜도 (Skewness)

- 분포의 비대칭도.

- 정규분포 = 왜도 0

- 왼쪽으로 치우침 = 왜도 > 0

- 오른쪽으로 치우침 = 왜도 < 0

 

from scipy.stats import skew

# 왜도
skew(data)

 

 

첨도 (Kurtosis)

- 확률분포의 뾰족한 정도.

- 정규분포 = 첨도 0(Pearson 첨도 = 3)

- 위로 뾰족함 = 첨도 > 0(Pearson 첨도 >3)

- 아래로 뾰족함 = 첨도 < 0 (Pearson 첨도 < 3)

from scipy.stats import kurtosis

# 첨도
kurtosis(data, fisher=True)

* Fisher = True 

   - 첨도 기준이 Fisher (normal ==> 0.0) 이다.

   - 정규분포의 첨도 = 0이다. 

 

* Fisher = False

   - 첨도 기준이 Pearson (normal ==> 3.0)

   - 정규분포의 첨도 = 3이다.

 

 

 

Reference

docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.skew.html

docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.kurtosis.html