Зазвичай він вимірюється за допомогою коефіцієнта ексцесу: якщо цей коефіцієнт дорівнює 3, розподіл називається нормальним (подібним до нормального розподілу Гаусса) і називається мезокуртичним. Якщо коефіцієнт більше 3, розподіл називається лептокуртичним, більш загостреним, ніж попередній.
– Ексцес дорівнює 3 (Mesokurtic): коли ексцес дорівнює 3, розподіл має хвости, подібні до нормального розподілу. Однак це не означає, що дані нормальні; Це означає, що хвости можна порівняти з хвостами нормального розподілу.
Ексцес характеризує відносну піковість або плоскість розподілу порівняно з нормальним розподілом. Позитивний ексцес вказує на відносно високий розподіл. Від’ємний ексцес вказує на відносно плоский розподіл.
Ексцес характеризує відносне підвищення або сплощення розподілу порівняно з нормальним розподілом. Позитивний ексцес вказує на відносно високий розподіл, тоді як негативний ексцес вказує на відносно плоский розподіл..
Ексцес вибірки відповідно пов’язаний із середнім четвертим ступенем стандартизованого набору значень вибірки. (у деяких випадках він масштабується коефіцієнтом, який досягає 1 у великих вибірках). Як ви помітили, цей четвертий стандартизований момент дорівнює 3 у випадку нормальної випадкової змінної.
Якщо коефіцієнт більше 3, розподіл називається лептокуртичним, більш загостреним, ніж попередній. Існує більша концентрація даних навколо середнього значення. Якщо коефіцієнт менший за 3, розподіл називається платікуртичним і спостерігається нижча концентрація даних навколо середнього значення.