Аналитик сравнивает распределения времени отклика двух серверов и замечает, что у одного эксцесс (kurtosis) значительно выше. Что это говорит о данных?
AСтепень отклонения распределения от симметрии — насколько один хвост длиннее другого
BТяжесть хвостов распределения — насколько часто встречаются экстремальные значения
CШирину центральной части распределения — какая доля данных лежит вблизи среднего
DКоличество вершин (пиков) в распределении — одномодальное оно или многомодальное
Правильный ответ. Высокий эксцесс указывает на тяжёлые хвосты: экстремальные значения (очень быстрые или медленные отклики) встречаются чаще, чем при нормальном распределении.
Разбор
Эксцесс измеряет «тяжесть хвостов» — насколько вероятны экстремальные отклонения. Высокий эксцесс (лептокуртическое распределение) означает больше выбросов и более острый пик. Низкий (платикуртическое) — хвосты легче, данные более равномерные. Асимметрию измеряет другая характеристика — skewness. Количество пиков — это модальность, не связанная с эксцессом.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Аналитик построил гистограмму времени сессий, но результат выглядит неинформативно. Как ширина интервалов (bin width) влияет на полезность гистограммы?
Ещё вопросы по теме «Описательная статистика»
- Для набора значений 2, 4, 6, 8 чему равно среднее арифметическое?
- Даны значения 1, 3, 7, 9, 10. Чему равна медиана?
- Для набора 1, 2, 2, 3, 3, 3, 4 чему равна мода (значение, которое встречается чаще всего)?
- В отчёте о зарплатах есть редкие очень большие значения (выбросы). Какую меру центра обычно лучше использовать вместо среднего, чтобы не исказить картину?
- Как обычно называют квантиль уровня 0.25 в описательной статистике?
- Все вопросы по «Описательная статистика» →