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
Если все значения умножить на 3, как изменится std?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Описательная статистика»