Kurtosis

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En théorie des probabilités et en statistiques, l'anglicisme kurtosis, le plus souvent traduit par coefficient d'aplatissement, correspond à une mesure de l'aplatissement, ou a contrario de la pointicité, de la distribution d'une variable aléatoire réelle. C'est la seconde des caractéristiques de forme, avec le coefficient de dissymétrie. Elle mesure, hors effet de dispersion (donnée par l'écart-type), la disposition des masses de probabilité
Kurtosis

En théorie des probabilités et en statistiques, l'anglicisme kurtosis, le plus souvent traduit par coefficient d'aplatissement, correspond à une mesure de l'aplatissement, ou a contrario de la pointicité, de la distribution d'une variable aléatoire réelle. C'est la seconde des caractéristiques de forme, avec le coefficient de dissymétrie. Elle mesure, hors effet de dispersion (donnée par l'écart-type), la disposition des masses de probabilité autour de leur centre, tel que donné par l'espérance mathématique, c'est-à-dire d'une certaine façon, leur regroupement proche ou loin du centre de probabilité.

Définition

On le définit, sous réserve que les moments impliqués existent, comme : :\beta_2 = \frac\mu_4\sigma^4 En français explicite, c'est le rapport entre le moment centré d'ordre 4 et le carré du moment centré d'ordre 2. Pour une distribution de probabilité quelconque, ce coefficient est compris entre 0 et +∞. Pour une distribution de probabilité suivant la loi normale centrée réduite, ce coefficient d'aplatissement vaut 3. Un coefficient d'aplatissement élevé indique que la distribution est plutôt pointue en sa moyenne, et des queues de distribution épaisses (fat tails en anglais). Ceci s'intuite par l'approche alternative suivante : en effet, une autre manière d'exprimer ce coefficient est de considérer les contributions élémentaires au moment d'inertie de la variable aléatoire ; notons cette dernière X. Cela revient à s'intéresser à la distribution de (\fracX-\mu\sigma)^2 (notations classiques). En moyenne ce paramètre vaut 1, par construction. Son moment d'ordre 2 est le coefficient d'aplatissement. Comme son espérance mathématique est fixée, son moment d'ordre 2 ne peut évoluer que par compensation : pour l'augmenter, il faut de l'inertie en position éloignée, contrebalancée par de l'inertie proche. Du point de vue typologie, si \beta_2>3, on parle de distribution leptokurtique. À l'opposé, un coefficient d'aplatissement proche de zéro indique une distribution relativement aplatie pour une même variance. Si \beta_2
Sujets connexes
Espérance mathématique   Loi normale   Probabilité   Skewness   Statistique  
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