생각 작업실 The atelier of thinking

41일차정규분포를 넘어: 왜도와 첨도로 보는 현실 데이터의 모습 통계학 공부를 하다보면 낯선 용어들을 자주 만나는데 그 중에 정규분포와 함께 왜도skewness)와 첨도(kurtosis)가 있다. 통계분석에서 정규분포를 가정하는 경우가 많지만, 실제 데이터는 대칭적이지 않다. 그렇기 때문에 보다 정확한 분석을 위해서는 정규분포를 도와주는 추가적인 도구가 필요하다.  왜도는 데이터의 분포가 얼마나 비대칭인지를 측정하는 지표이다.비대팅을 나타내는 정도를 수치로 표현하여 측정하는 방법을 Karl Pearson 이란 통계학자가 고안했다고 한다. 피어슨 왜도라고도 하는데 구하는 수식은 아래와 같다. $$\sqrt{b_1}=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n \left( \frac{x_i-\bar{x}}..