Como entender diferentes tipos de curtose

Curtose é a característica de ser plana ou com pico. É uma medida de se os dados são de cauda pesada ou de cauda clara numa distribuição normal

Coeficiente percentual de Curtose

Ku=Q / (P90 - P10)

Onde,

p>Q=Desvio quartil

P90=90º percentil

P10=10º percentil

Um grande valor de curtose frequentemente significa que a cauda da distribuição está a obter valores mais extremos do que a cauda da distribuição normal. Isto pode levar a um comprimento de 6 ou 7 desvios padrão em relação à média. Similarmente, se o valor de curtose for muito baixo, a cauda da distribuição será menos longa do que a cauda de uma distribuição normal (menos de 3 desvios padrão).

Um grande valor de curtose é frequentemente considerado como mais arriscado porque os dados podem tender a dar um valor mais alto como resultado com maior distância da média se aplicado a qualquer algoritmo de aprendizagem de máquina.

There are 3 types of kurtosis as far as statistics is concerned-

· Mesokurtic

· Leptokurtic

· Platykurtic

Mesokurtic

This distribution has the tails often similar to normal distribution.

Leptokurtic

This distribution will be having very long and skinny tails. This means there are more chances of the presence of outliers.

Platykurtic

This distribution will be having very low and stretched around center tails which means most of the data points are present in high proximity with the mean.

The following diagram will provide a better understanding-