Kurtosi

thumb|350px|**Kurtosi** maila ezberdinak: kurtosi handieneko banaketa gorria da, zentroan zorrotza eta mutur luze eta astunak dituelako; kurtosi txikiagoa du banaketa berdeak, zentroan zapalagoa eta mutur motzagoak eta finagoak dituelako; banaketa urdina da kurtosi txikiena duena, zapala izateak gainera, muturrak ez dituelako. Nabarmentzekoa da banaketa simetriko hauek zentro eta bariantza berdintsuak dituztela eta hala ere ezberdinak direla: kurtosia dute ezberdin.

Estatistikan, **kurtosia** (grezierazko κυρτός, *kyrtos* edo *kurtos*, *"gainezka egin*", "*nabarmendu*") banaketa baten zorroztasun maila da. Batezbesteko eta bariantza berdina dituzten bi banaketa simetriko itxuraz ezberdinak izan daitezkeela eta, kurtosi ezaugarria aztertzen da. Itxuraz, kurtosi handia duen banaketa bat zorrotzagoa izango da bere batez bestekoaren inguruan; zehatzago muturretatik bariantzaren zati handiena hartzen duena izango da kurtosi handiena duena, zentroan kokatzen diren datuek dakarten bariantzaren aldean. Kurtosi handiko banakuntzek zentro zorrotza dute eta mutur luze eta astunagoak; kurtosi txikiagoko banakuntzek, berriz, zentro zapala eta mutur labur eta arinagoak dituzte. Horrela, era grafiko batean, banaketa batean burua (zentroa), sorbaldak eta besoak bereizten direla, kurtosi handiko banakuntzetan maiztasuna sorbaldetatik beso eta buruetara mugitu dela adierazi izan da.

Kurtosiak banaketaren ezaugarri jakingarri bat azaltzeaz gainera, aplikazio interesgarriak ditu. Mutur eta muturreko datuen azterketan kontzeptu erabilgarria da. Aldi berean, estatistikan eredu gisa maiz erabiltzen den banaketa normalak kurtosi-maila jakina eta finkoa duenez, kurtosia datu-multzo baterako eredu normala egokia den baieztatu ahal izateko erabiltzen da.

## Kurtosiaren lagin neurriak 
### Pearsonen kurtosi-koefizientea 
Lagin edo datu multzoetarako ohiko kurtosi neurria honela definitzen da Karl Pearsonek asmatu zuen koefizientea, *n* lagin tamaina izanik eta x_1, x_2,\ldots,x_n\, datuetarako:

:b_2= \frac{m_4}{m_{2}^2} = \frac{\tfrac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^4}{\left(\tfrac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2\right)^2}\ ,

non m_k\, k mailako lagin-momentu zentrala den.

Frogatu denez, neurri honen arabera kurtosia batez bestekoaren inguruan desbideratze estandar bateko tarte batean dagoen sakabanatze moduan ulertzen da. Aurreko neurri horretatik eratorrita eta kontuan harturik banaketa normalaren kurtosi-mailak, aurreko prozedura erabiliz, 3 dela egoera guztietan, aurreko neurria era honetan ere kalkulatzen da, **kurtosi-soberakina** izena erabiliz, interpretazioa normalizatzeko:  b_2 - 3\, .

Emaitzaren interpretaziorako banaketa normala hartzen da erreferentzia gisa, banaketa normalak 3 balioa hartzen baitu beti:

*  b_2-3 kurtosi koefizienteak 0 balioa hartzen duenean, edo 0tik gertuko balio bat lagin errore bat onartzen bada, banaketa edo datu multzoa **mesokurtikoa** dela esaten da, maila kurtosi ertaina duela alegia;
* koefizienteak balio positiboa hartzen badu, banaketa **leptokurtikoa** dela esaten da, maila kurtosi altua duela, edo banaketa normala baino zorrotzagoa dela alegia;
* koefizienteak balio negatiboa hartzen badu, banaketa **platikurtikoa** dela esaten da, banaketa normala baino zapalagoa dela alegia.

Banakuntza **U** itxurakoa denean, kurtosi-gehiegizkoak -1.2 balioa baino txikiagoa da .

Kurtosi maila txikiena b_2=-2\,, datu guztiak batez bestekoaren inguruko desbideratze bateko tarte batean daudenean (\overline{x} \pm s_x\, edo \mu \pm \sigma\, tartean kokatzen direnean, alegia) gertatzen dena. Egoera honetako adibidea txanpon baten jaurtiketak dira, non emaitza bakoitza (0 eta 1, adibidez) %50eko maiztasunez gertatzen diren: batez bestekoa 0.5 da eta desbideratze estandarra ere 0.5 eta, beraz, emaitza guztiak, 0 eta 1 alegia, 0.5±0.5 tartean daude.

Koefiziente honen eragozpena bere ez-jasankortasuna: muturreko datuek koefizientearen emaitza alde batera zein bestera eraman dezakete, interpretazioa aldaraziz. Abantaila gisa, datu guztiak kontuan hartzen dituela esan behar da.

#### Kalkulua datu bakanetarako 
:::

::\overline{x}=\frac{15}{5}=3\,

:: b_2 = \frac{\tfrac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^4}{\left(\tfrac{1}{n} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2\right)^2} - 3 =
\frac{32/5}{(8/5)^2}-3=-0.5 

Kurtosi-koefizientea 0 baino txikiagoa denez, datuek banaketa platikurtiko bat, banaketa normala baino banaketa zapalagoa, osatzen dutela ondorioztatu behar da .

### Kurtosi-neurri jasankorrak 
Pearsoen kurtosi-koefizientearen alternatiba jasankor moduan, koefiziente alternatiboak proposatu dira. Moorsek (1988)  oktil edo 8-koantiletan oinarrituriko koefiziente hau proposatu zuen:

::\frac{(O_7-O_5)+(O_3-O_1)}{O_6-O_2}=\frac{(P_{87.5}-P_{62.5})+(P_{37.5}-P_{12.5})}{P_{75}-P_{25}}

non *O* 8-koantilak eta P dagozkien pertzentilak diren.

Koefizienteak 1.23 balioa hartzen du banaketa normalerako eta 1 balioa banaketa uniformerako. Beraz, era normalizatuan honela kalkula daiteke koefizientea, Pearsonen koefizientearekin egiten denaren antzera:

::\frac{(O_7-O_5)-(O_3-O_1)}{O_6-O_2}-1.23

Interpretazioari dagokionez, positiboa bada banaketa leptokurtikoa ondorioztatuko da, eta platikurtikoa negatiboa bada.

## Kurtosiaren zenbatespena 
Datuetarako arestian emandako g_2\, kurtosirako estatistikoa zenbatesle alboratua da. Hori dela eta, populazio bateko kurtosia zenbatesteko ohiko zenbateslea hau da (populazio normaletarako ezik, alboratua ere badena, ordea):

: 
\begin{align}
\beta_2 & = \frac{k_4}{k_{2}^2} \\
& = \frac{n^2\,((n+1)\,m_4 - 3\,(n-1)\,m_{2}^2)}{(n-1)\,(n-2)\,(n-3)} \; \frac{(n-1)^2}{n^2\,m_{2}^2} \\
& = \frac{n-1}{(n-2)\,(n-3)} \left( (n+1)\,\frac{m_4}{m_{2}^2} - 3\,(n-1) \right) \\
& = \frac{n-1}{(n-2) (n-3)} \left( (n+1)\,g_2 + 6 \right) \\
& = \frac{(n+1)\,n\,(n-1)}{(n-2)\,(n-3)} \; \frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^4}{\left(\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2\right)^2} - 3\,\frac{(n-1)^2}{(n-2)\,(n-3)} \\
& = \frac{(n+1)\,n}{(n-1)\,(n-2)\,(n-3)} \; \frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^4}{k_{2}^2} - 3\,\frac{(n-1)^2}{(n-2) (n-3)}
\end{align}

## Aplikazioak 
Normaltasunerako frogak diren D'Agostinoren K-karratu froga eta Jarque-Bera froga kurtosian oinarritzen dira.

## Erreferentziak 
## Kanpo estekak