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尖度の定義は、

歪度と同じように、尖度は分布を記述するために使用される統計的尺度です。歪度は、いずれかの尾の他の尾、尖度対策極値対1で極端な値を差別に対し。正規分布の尾部を超える大きな尖度展示テールデータと分布(例えば、平均から5つの以上の標準偏差)。一般的にはあまり極端な正規分布の尾よりも低い尖度展示テールデータと分布。

リターンの正規分布によって予測された平均値から3つの標準偏差 - 投資家のために、リターン分布の高い尖度は、投資家は通常+より極端な(正または負のいずれか)時折極端に戻り、またはを経験することを意味します。この現象は、尖度のリスクとして知られています。

1時16分 尖度

尖度を破壊

尖度は、分布の中心からの相対分布の尾の合計重量の尺度です。平均値の3標準偏差 - およそ通常のデータのセットがヒストグラムを経由してグラフ化されている場合、それは+または内部ベルピークとほとんどのデータを示しています。通常ベル湾曲分布の3つの標準偏差 - 高い尖度が存在する場合しかし、テールは遠く+またはより延びています。

尖度は分布の尖りの尺度との混同です。しかし、尖度は、その全体の形状に関連した分布の尾の形状を説明する尺度です。分布は、無限に低い尖度を有するピークことができ、分布が完全にフラットトップ無限尖度とすることができます。このように、尖度対策「tailedness、」ない「尖り。」

尖度の##種類

データのセットで表示することができ尖度の3つのカテゴリがあります。尖度のすべての措置は、標準正規分布、または釣鐘曲線と比較されます。

尖度の最初のカテゴリはmesokurtic分布です。この分布は、分布の極値特性が正規分布と類似していることを意味し、正規分布と同様の尖度統計量を有しています。

第二のカテゴリーは急尖分布です。急尖である任意の分布はmesokurtic分布より大きい尖度を表示します。配信のこのタイプの特徴は、長い尾を有するものである(外れ値。)「lepto-」の接頭語は覚えやすい急尖分布の形状を作る「スキニー」を意味します。急尖分布の「skinniness」は、データの大部分が(「やせ」)狭い垂直範囲に見せること、ヒストグラムのグラフの横軸を伸ばす外れ値、の結果です。いくつかは、このように「平均に向かって集中」として急尖分布を特徴づけてきたが、(特に投資家のための)より関連性の問題は、この「濃度」の外観を引き起こす時折極端な外れ値があるということです。急尖分布の例には、自由の小さな度を有するT-分布です。

分布の最終的なタイプはplatykurtic分布です。ディストリビューションのこれらのタイプは、短い尾(外れ値の少なさを。)は、「platy-」の接頭辞は「広義の」を意味し、それが短いと広い探してピークを説明することを意味するが、これは歴史的なエラーです。均一な分布はplatykurticであり、ブロードなピークを有するが、ベータ(.5,1)分布もplatykurticあり、無限に先のとがったピークを有します。これらの分布の両方がplatykurticている理由は、それらの極端な値が正規分布よりも小さいということです。投資家のために、platykurticリターン分布はほとんど(今までであれば)、極端な(外れ値)を返しますがないだろうという意味で、安定した予測しています。