V tomto článku prozkoumáme fascinující svět Koeficient špičatosti a vše, co tento koncept obnáší. Od svého vzniku až po dnešní vývoj hraje Koeficient špičatosti zásadní roli v různých oblastech společnosti. Prostřednictvím podrobné analýzy prozkoumáme vliv Koeficient špičatosti na kulturu, vědu, politiku a mnoho dalších aspektů každodenního života. Kromě toho se dozvíme o různých pohledech a názorech, které na Koeficient špičatosti existují, a také o kontroverzích, které v průběhu času vyvolal. Stručně řečeno, tento článek si klade za cíl nabídnout komplexní a obohacující vizi Koeficient špičatosti s cílem prohloubit jeho pochopení a jeho dopad na dnešní svět.
Koeficient špičatosti (excesu) je charakteristika rozdělení náhodné veličiny, která porovnává dané rozdělení s normálním rozdělením pravděpodobnosti.
Koeficient špičatosti se obvykle označuje .
Koeficient špičatosti je definován vztahem
kde je čtvrtý centrální moment, je směrodatná odchylka, označuje střední hodnotu a je rozptyl.
Normální rozdělení má špičatost tři. Kladná špičatost značí, že většina hodnot náhodné veličiny leží blízko její střední hodnoty a hlavní vliv na rozptyl mají málo pravděpodobné odlehlé hodnoty. Křivka hustoty je špičatější, nežli u normálního rozdělení. Záporná špičatost značí, že rozdělení je rovnoměrnější a jeho křivka hustoty je plošší nežli u normálního rozdělení.
Špičatost rozdělení nezávisí na lineární transformaci náhodné veličiny, je tedy např. stejná pro všechna normální rozdělení.
Výběrový koeficient špičatosti je definován vzorcem
kde je výběrový průměr, je výběrový rozptyl a je čtvrtý výběrový centrální moment.
Tento odhad je vychýlený. Méně vychýlené odhady dostaneme, když místo výběrových centrálních momentů použijeme nevychýlené odhady centrálních momentů:[1]
Pro rozptyly těchto odhadů platí .