Temat: Kurtoza. Interpretacja
Hmm, ale jednak coś mnie tknęło, żeby sprawdzić teorię w praktyce i spojrzeć na implementację kurtozy w aplikacjach. I okazuje się, że np. w SPSS używany jest zmodyfikowany wzór ważący wszystko w dosyć skomplikowany sposób. W każdym bądź razie klucz do bardzo niskich wartości jest tutaj: w mianowniku kwadrat wariancji jest ważony przez iloczyn (W-3)*(W-2)*(W-1), gdzie W to suma wag obserwacji (liczebność próby w przypadku danych nieważonych).
W rezultacie przy wzorze używanym w SPSS dolna granica kurtozy jest przesunięta do -6 (dla następującego wektora: 0, 0, 1, 1) .
W R sprawdziłem dwa pakiety: PerformanceAnalytics i e1071. Oba mają podobne modyfikacje (tym razem jednak dzielenie przez N-1) i dolną granicę kurtozy (wektor dwóch wartości: 0, 1) przesuniętą do -2,75.
Więc jednak kurtoza -4,2 ma interpretację :) I to niespodziewanie bardzo ścisłą: z bardzo dużym prawdopodobieństwem mamy do czynienia ze zbiorem dokładnie 4 obserwacji.
пропозиції роботи
