Olasılık kuramı ve bir dereceye kadar istatistik bilim dallarında **basıklık** (İngilizce: *kurtosis*) kavramı 1905da K. Pearson tarafından ilk defa açıklanmıştır. Basıklık kavramı bir reel değerli rassal değişken için olasılık dağılımının, grafik gösteriminden tanımlanarak ortaya çıkarılan bir kavram olan, *sivriliği* veya *basıklığı* özelliğinin ölçümüdür. Basıklık kavramının ayrıntıları olasılık kuramı içinde geliştirilmiştir. Betimsel istatistik için bir veri setinin basıklık karakteri pek dikkate alınmayan bir özellik olarak görülmektedir. Buna bir neden parametrik çıkarımsal istatistik alanında basıklık hakkında hemen hemen hiçbir kestirim veya sınama bulunmamasındandır ve pratik istatistik kullanımda basıklık pek önemsiz bir karakter olarak görülmektedir. Belki de basıklık ölçüsünün elle hesaplanmasının hemen hemen imkânsızlığı buna bir neden olmuştur.

Basıklık tanımlaması
--------------------

Dördüncü standarize edilmiş moment şöyle tanımlanır;

{\displaystyle {\frac {\mu \_{4}}{\sigma ^{4}}},\!}
Burada μ4 dördüncü ortalama etrafındaki moment ve σ standart sapmadır. Biraz eski istatistik kitaplarında bazen bu ifade basıklık tanımlaması olarak kullanılmaktaydı.

Daha alışılagelmiş bir şekilde basıklık, bir olasılık dağılımının "dördüncü kümülant değeri bölü varyans karesi" olarak şöyle tanımlanır:

{\displaystyle \gamma \_{2}={\frac {\kappa \_{4}}{\kappa \_{2}^{2}}}={\frac {\mu \_{4}}{\sigma ^{4}}}-3,\!}
Bu bir ölçü olarak kullanılırsa **basıklık fazlalığı** olarak bilinir. Formülün son terimi olan *eksi 3* çok kere basıklık tanımlama formülüne yapılan bir ayarlama olarak açıklanır. Bu ayarlama sayesinde, normal eğrisinin basıklık ölçüsü değeri sıfır olur.

Bu ayarlamanın yapılmasının diğer bir nedeni ise birkaç rassal değişken toplamı için basıklık ölçüsünü incelemekle açıklanır. Ölçü kümülant kullanılarak tanımlandığı için eğer *Y* rassal değişkeni *n* tane *istatistiksel bağımsız* ve her biri aynı dağılım gösteren *X*lerin bir toplamı ise; o halde

Basıklık[*Y*] = Basıklık[*X*] / *n*,
olacaktır ve bu basit bir ortalama gibi görünüş verir. Bir genel ifade ile *X*1, ... *X**n* rassal değişkenin hepsi aynı varyansa sahipler ve ayni dağılım gösterirlerse, toplam rassal değişken *Y* için basıklık şu olur:

{\displaystyle \operatorname {Basik} \left(\sum \_{i=1}^{n}X\_{i}\right)={1 \over n^{2}}\sum \_{i=1}^{n}\operatorname {Basik} (X\_{i}),}
Eğer ayar yapılmasa ve hatta dördüncü moment ölçü formülü olarak kullanılırsa idi bu basit toplam formülü ele geçmezdi.

Dördüncü standardize edilmiş moment için en küçük değer *1*dir; bu nedenle en küçük *basıklık fazlalığı* değeri -2 olur. Dördüncü moment ve kümülant değeri için üst bir sınırlama yoktur ve üst değer artı sonsuz kadar büyük olabilir. Bu nedenle *basıklık ölçüsü* değeri -2 ile artı sonsuzluk arasında bulunabilir.

Terminoloji ve örneğinler
-------------------------

Eğer bir olasılık dağılımının veya veri setinin basıklık ölçüsü **0 (sıfır)** değerde ise, bu çeşit veri seti veya olasılık dağılımına **meso-basık** (İngilizcesi 'meso-kurtic') adı verilir. Sıfır (0) basıklık ölçülü, yani meso-basık, en iyi bilinen olasılık dağılımı (parametreleri ne değerlerde olursa olsun) normal dağılımdır. Parametre değerlerine göre birkaç diğer olasılık dağılımı da *meso-basık*, yani 0 basıkliık ölçü değeri gösterirler. Örneğin, eğer {\displaystyle p=1/2\pm {\sqrt {1/12}}} ise bir binom dağılım *meso-basık*tır.

'Basıklık' ölçüsü ve terminolojisi dağılım *meso-basıklık* karakteri göstermiyorsa bazen fikir karmaşıklığına yol açabilir.

Bir olasılık dağılımı veya bir veri seti için basıklık ölçüsü sıfırın üstünde **pozitif** (0 ile sonsuz arasında) olursa, bu türlü dağılıma **lepto-basık** adı verilir. Eğer bir olasılık dağılımı veya veri seti lepto-basık karakterli (yani pozitif basıklık ölçülü) ise, olasılık dağılım yoğunluk grafiği veya veri seti çokluluk grafiği, ortalama değerinde (normal dağılıma nazaran) daha sivri ve kuyrukları daha "şişman" olma görüntüsü verirler. Bu tip olasılık dağılımlarına *şişman kuyruklu* dağılım ve bazen de *yüksek-Gauss tipi* dağılım adı verilir. Laplace dağılımı ve logistik dağılım *lepto-basık* dağılımlara örnektirler. Basitçe bir ifade ile bir dağılımın ortası sivri, kuyrukları şişman ise, *lepto-basık* olur ve pozitif basıklık ölçüsü gösterir.

Bir olasılık dağlımı veya bir veri seti için basıklık ölçüsü sıfırın altında, **negatif 0 ile -2 arasında** olursa, bu türlü dağılıma **plati-basık** adı verilebilir. En alt sınırda basıklık ölçüsü -2 olan bir olasılık dağılım örneği, parametre değeri *p* = ½ olan bir Bernoulli dağılımıdır. Bu çeşit negatif basıklık ölçüsü gösteren dağılımların grafikleri ortalama etrafında düşük ve yayvan ve kuyrukları kısa sıska görünümünde veya ortası basık yamaçları dik yokuş bir "masa dağı" görünüşünde olurlar. Ayrık veya sürekli tekdüze dağılım ve yükseltilmiş kosinus dağılımı plati-basıklık (yani negatik basıklık ölçüsü) gösteren dağılımlara örnektirler. Bu türlü dağılımlar bir normal dağılımın yoğunluk grafiğine nazaran hem ortasında ve hem de kuyruklarında daha alçak görünüşlü olduğu için, *alçak-Gauss* tipi adı da verilir.

Eğer yukarıda verilen 'basıklık' ölçüsü yüksek pozitif değer gösteriyorsa dağılımın yoğunluk grafiğinde sivri bir *doruk* ve şişman *kuyrukları* bulunur; diğer taraftan basıklık ölçüsü negatif ve düşük ise (yani -2ye yakın), *doruk* daha yuvarlanmıştır ve genişçe yüksek *omuzları* bulunan bir "masa dağ" görünüşü almaktadır.

Grafik örneğinler
-----------------

### Pearson VII. tip ailesi

VII tip Pearson dağılımında basıklık: sonsuz=kırmızı, 2=mavi ve 0=siyah
Basıklık özelliğinin etkileri bir parametrik dağılımlar ailesi olan VII tip Pearson ailesi ile gösterilebilir. Bu parametrik ailenin basıklık özelliği (düşük derecede momentler ve kumulantlar sabit kalırken) değiştirilebilmektedir. Bunlar için olasılık yoğunluk fonksiyonu şöyle verilmiştir:

{\displaystyle f(x;a,m)={\frac {\Gamma (m)}{a\,{\sqrt {\pi }}\,\Gamma (m-1/2)}}\left[1+\left({\frac {x}{a}}\right)^{2}\right]^{-m},\!}
Burada *a* bir olcek parametresi ve *m* bir sekil parametresi olurlar.

Bu aile için bütün olasılık yoğunluk fonksiyonları simetriktir. Eğer {\displaystyle m>(k+1)/2} anlamlı ise, *k*inci moment de bulunur. 0dan değişik bir basıklık ölçüsü bulunması için {\displaystyle m>5/2} olması gerekmektedir. O halde hem ortalama hem de çarpıklık aynen sıfıra eşit olurlar. *a* değeri {\displaystyle a^{2}=2m-3} olacak şekilde seçilirse, varyans değeri *1*e eşit olur. Bu koşullar altında tek serbestçe değiştirilebilecek parametre *m* olur ve bu dördüncü moment (ve kumulant), yani basıklık özelliğini, kontrol eder. Bu dağılım fonksiyonu {\displaystyle m=5/2+3/\gamma \_{2}}, olarak parametrelenebilir ve burada 
{\displaystyle \gamma \_{2}} basıklık ölçüsü olur. Bunun sonucunda bir-parametreli lepto-basık aile elde edilir ve bunlar için ortalamalar hep 0, varyanslar hep 1, çarpıklık hep 0 ve basıklık yukarıda verilmiş şekilde değişken olur. Bu halde olasılık yoğunluk fonksiyonu şöyle verilir: 

{\displaystyle g(x;\gamma \_{2})=f(x;\;a={\sqrt {2+6/\gamma \_{2}}},\;m=5/2+3/\gamma \_{2}).\!}
Limitte {\displaystyle \gamma \_{2}\to \infty } yakınsalamsı ile olasılık yoğunluk fonksiyonu şu şekli alır:

{\displaystyle g(x)=3\left(2+x^{2}\right)^{-5/2},\!}
Bu gösterimde kırmızı eğridir.

Diğer tarafa yakınsalama, yani {\displaystyle \gamma \_{2}\to 0}, limitte dağılım olarak standart normal dağılımı verir ve bu siyah eğri olarak gösterilmiştir.

Mavi eğri basıklığı 2'ye eşit {\displaystyle x\mapsto g(x;2)} olasılık yoğunluk gösterir. Mavi eğri ile siyah eğri arasında olasılık yoğunlukları 2 = 1, 1/2, 1/4, 1/8, ve 1/16 olarak elde edilen eğriler verilir. Kırmızı eğri VII Tip Pearson dağılımları için {\displaystyle \gamma \_{2}=\infty } ile (yani dördüncü momenti bulunmayan) bir yukarı limit verir. Bu kırmızı eğri için eğri orijinden uzaklaştıkça en az düşüş gösterir ; yani "şişman kuyrukları" vardır.

Bu aile içinde en üstteki eğri, meso-basık normal dağılıma kıyasla, çok lepto-basıklık karakteri gösterir. VII. tip Pearson yoğunluklarının doğasal üstel logaritmalarinin grafik gösterimi olan ikinci grafik ise lepto-basık yoğunlukların şişman kuyruklarını açıkça göstermektedir. Bu grafikte siyah renkli eğri ters bir parabolya benzeyen normal dağılım eğrisidir. Görülmektedir ki, basıklık derecesi 2 lepta-basık karakterli VII. tip Pearson dağılımın gösteren mavi eğri olan mavi eğriye nazaran, siyah normal eğri yoğunluk ortalamadan uzak bölgelere çok daha az olasılık vermektedir (yani "daha sıska kuyrukludur).

### Bazı dağılımlar için basıklık

Bu gösterimlerde değişik parametrik ailelere bağlı olan bazı iyi bilinen dağılımlar karşılaştırılmaktadır. Tümünün yoğunluğu tek-modlu ve simetriktir. Her birinin ortalaması bulunmaktadır. Parametre değerleri öyle seçilmiştir ki bütün örneğinler için varyans bire eşittir. Doğrusal ölçekte ve logaritmalı ölçekte şu yedi dağılım karşılaştırılmaktadır:

* D: Laplace dağılımı - Bazen çift üstel dağılım denir. Kırmızı eğri (log-ölçekte grafikte iki doğru olarak görülmekte)- basıklık ölçümü = 3
* S: Hiperbolik sekant dağılımı - turuncu eğri - basıklık ölçümü = 2
* L: logistik dağılım - yeşil eğri - basıklık ölçümü = 1.2
* N: normal dağılım - siyah eğri (log-ölçümünde tepesi aşağıda bir parabol) - basıklık ölçümü = 0
* C: yükseltilmiş kosinus dağılımı -mavimsi eğri - basıklık ölçümü= −0.593762…
* W: Wigner'in yarım-daire dağılımı - mavi eğri - basıklık ölçümü = -1
* U: sürekli tekdüze dağılım - morumsu eğri - basıklık ölçümü = -1.2

Örneklem için basıklık
----------------------

*n* sayıda gözlem değeri bulunan bir rassal örneklem için **örneklem basıklığı** şöyle ölçülür:

{\displaystyle g\_{2}={\frac {m\_{4}}{m\_{2}^{2}}}-3={\frac {n\,\sum \_{i=1}^{n}(x\_{i}-{\overline {x}})^{4}}{\left(\sum \_{i=1}^{n}(x\_{i}-{\overline {x}})^{2}\right)^{2}}}-3}
Burada *m*4 örneklem ortalaması etrafındaki örneklem dördüncü momenti, 
*m*2 ortalama etrafındaki ikinci moment (yahut örneklem varyansı, *x**i* gözümlenen *i*inci değer, ve \overline{x} ise 
örneklem ortalamasıdır.

Şu formül de

{\displaystyle D={1 \over n}\sum \_{i=1}^{n}{(x\_{i}-{\bar {x}})^{2}}},
{\displaystyle E={1 \over nD^{2}}\sum \_{i=1}^{n}{(x\_{i}-{\bar {x}})^{4}}-3}
kullanılmaktadır, Burada n - örneklem büyüklüğü, *D* - hesaptan önce bilinen varyans değeri, xi x'inci ölçüm değeri ve {\displaystyle {\bar {x}}} - hesaptan önce bilinen ortalama değeri olurlar.

Anakütle basıklık kestirimcileri
--------------------------------

Bir anakütleden bir altset olan örneklem verilirse, yukarıda verilmiş olan örneklem basıklık ölçüsü anakütle basıklık ölçüsünün yanlı kestirimi olur. Bilgisayar için hazırlanmış istatistik paketleri (SAS, Minitab, SPSS ve Excel) anakütle basıklık kestirimci değeri *G* için şu formülü kullanmaktadır:|-
|
|{\displaystyle ={\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}}}\!}
|-
|
|{\displaystyle ={\frac {n-1}{(n-2)\,(n-3)}}\left((n+1)\,{\frac {m\_{4}}{m\_{2}^{2}}}-3\,(n-1)\right)\!}
|-
|
|{\displaystyle ={\frac {n-1}{(n-2)(n-3)}}\left((n+1)\,g\_{2}+6\right)\!}
|-
|
|{\displaystyle ={\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)}}\!}
|-
|
|{\displaystyle ={\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)}}\!}
|}
Burada *k*4 dördüncü kümülant değerinin tek simetrik yanlı olmayan kestirimidir; *k*2 anakütle varyansı için yanlı olmayan kestirim değeridir; *m*4 ortalama etrafında dördüncü örneklem momentidir; 
*m*2 örneklem varyansıdır; *x**i* *i*inci değer, ve {\displaystyle {\bar {x}}} örneklem ortalamasıdır.

Sadece BDMP istatistik paketi bu formülü kullanmaktadır.

Ne yazıktır ki bu {\displaystyle G\_{2}} kendisi genellikle yanlı kestirimdir. Bu sadece bir normal dağılım için yanlı değildir çünkü o halde beklenen değeri sıfır olmaktadır.

Ayrıca bakınız
--------------

* Çarpıklık

Kaynakça
--------

1. ↑  Karl Pearson (1905) in "Das Fehlergesetz und seine Verallgemeinerungen durch Fechner und Pearson. A Rejoinder," Biometrika, Cilt 4, say. 169-212 (Almanca)
2. ↑  İngilizce "lepta-kurtic" ve lepto- antik Yunanca'dan alınma
3. ↑  "Sivri", yani basık olmayan, görünüşlü dağılımların pozitif basıklık ölçüsü gösterme karakteri olması, fikir karışıklığına yol açabilir. Belki kavramın adına *sivrilik* demek veya kavramın adına *kurtosis* deyip bir fikir karışıklığından kaçınmak daha doğru olabilecektir. Ama sonunda bunun öğrenilerek kabul edilmesi gerekir.
4. ↑  İngilizce "plati-kurtic" ve plati- antik Yunanca'dan alınma. Ayrıca basıklık ölçüsünün en küçük değerinin -2 olmasına dikkat edilmelidir.
5. ↑  Bu türlü tepesi geniş ve düz, basık bir "masa dağı" görünüşlü grafiği olan bir dağılımın basıklık ölçüsünün negatif olması bazen fikir karışıklığına yol açmaktadır. Bu nedenle bunun öğrenme için özellikle ele alınması uygundur.

Dış kaynaklar
-------------

* Spiegel, Murray R, ve Stephens, Larry J. (Tr.Çev.: Çelebioğlu, Salih) (2013) İstatistik, İstanbul: Nobel Akademik Yayıncılık ISBN 9786051337043

Dış bağlantılar
---------------

* Bedava Online Yazılım (Hesaplayıcı): Herhangi veri grubu için değişik çarpıklık ve basıklık ölçülerini hesaplar. Küçük ve büyük örneklemler için sınamalar uygular) (İngilizce)
* Matematik bilimi içinde bazı kavram isimlerinin ilk defa kullanılmaları hakkında bir seri yazı17 Ocak 1999 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. (İngilizce)
* Basıklık kavramının 100ncü yılı kutlanması. Konunun bir tarihçesi ve değişik basıklık ölçülerinin açıklanması (İngilizce)
* Joanes, D. N. ve Gill, C. A. (1998) "Comparing measures of sample skewness and kurtosis" *Journal of the Royal Statistical Society (Series D): The Statistician* Cilt:47/1 Sayfa:183-189. doi:10.1111/1467-9884.00122 (İngilizce)

| * g
* t
* d
Olasılık dağılımlar kuramı |
| --- |
| Olasılık kütle fonksiyonu **·**  Olasılık yoğunluk fonksiyonu **·**  Birikimli dağılım fonksiyonu **·**  Kuantil fonksiyonu |  |
| Moment (matematik) **·**  Merkezsel moment **·**  Beklenen değer **·**  Varyans **·**  Standart sapma **·**  Çarpıklık **·**  Basıklık |
| Moment üreten fonksiyon **·**  Karakteristik fonksiyon **·**  Olasılık üreten fonksiyon **·**  Kümülant |

| * g
* t
* d
İstatistik |
| --- |
| Betimsel istatistik | 

|  |  |  |  |  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Sürekli veriler | 

|  |  |
| --- | --- |
| Merkezî konum | Ortalama (Aritmetik, Geometrik, Harmonik) •  Medyan • Mod |
| Yayılma | Açıklık • Standart sapma • Varyasyon katsayısı • Çeyrekler açıklığı • Kesirlilikler (kantil) (Dörttebirlik,Ondabirlik, Yüzdebirlik) |
| Dağılım şekli | Varyans • Çarpıklık • Basıklık • Moment (matematik) |

 |
| İstatistiksel tablolar | Sıklık dağılımı  • Çoklu sayılı özetleme tabloları  • İlişki tablosu  • Çoklu-yönlü sınıflandırma tabloları |
| İstatistiksel grafikler | Dairesel grafik • Çubuk grafiği • Kutu grafiği • Dal-yaprak grafikleri •Kontrol diyagramı • Histogram • Sıklık çizelgesi • Q-Q grafiği • Serpilme diyagramı |

 |
| Veri toplama | 

|  |  |
| --- | --- |
| Örnek tasarımı | Anakütle •Basit rassal örnekleme Örüntülü örnekleme • Tabakalı örnekleme • Küme örneklemesi • Çok aşamalı örnekleme • |
| Deneysel tasarım | Anakütle • İstatistiksel deneysel tasarım tipleri  • Deneysel hata  • Yineleme • Bloklama • Duyarlılık ve belirleme |
| Örneklem kavramları | Örneklem büyüklüğü • Sınama gücü  • Etki büyüklüğü • Örnekleme dağılımı •Standart hata |

 |
| Çıkarımsal istatistik ve İstatistiksel kestirim ve testler | 

|  |  |
| --- | --- |
| Çıkarımsal analiz tipleri | Kestirim  • Parametrik çıkarımsal analiz  •Parametrik olmayan çıkarımsal analiz  • Bayesci çıkarımsal analiz  • Meta-analiz |
| Çıkarımsal kestirim | 

|  |  |
| --- | --- |
| Genel kestirim kavramları | Momentler yöntemi • Enbüyük olabilirlik • Enbüyük artçıl  • Bayes-tipi kestirimci • Minimum uzaklık • Maksimum aralık verme |
| Tekdeğişkenli kestirim | Kestirim  • Güven aralığı  • İnanılır aralık |

 |
| Hipotez testi | 

|  |  |
| --- | --- |
| İstatistiksel test ana kavramları | Sıfır hipotez  • I.Tür ve II.Tür hata  • Anlamlılık seviyesi  •p-değeri |
| Basit tek-değişkenli ve iki-değişkenli parametrik hipotez testi | μ için testi •
π için test • μ1-μ2 için test • π1-π2 için test  •
σ1/σ2 için test |
| Tek-değişkenli ve iki-değişkenli parametrik olmayan test analizi | Medyan testi  • Ki-kare testi • Pearson ki-kare testi •Phi katsayısı  • Wald testi • Mann-Whitney U testi • Wilcoxon'in işaretli sıralama testi |

 |

 |
| Korelasyon veRegresyon analizi | 

|  |  |
| --- | --- |
| Korelasyon | Pearson çarpım-moment korelasyonu • Sıralama korelasyonu ( Spearman'in rho • Kendall'in tau) |
| Doğrusal regresyon | Regresyon analizi  • Doğrusal model • Genel doğrusal model • Genelleştirilmiş doğrusal model |
| Doğrusal olmayan regresyon | Parametrik olmayan • Yarıparametrik • Logistik |
| Varyans analizi | Tek-yönlü varyans analizi • Kovaryans analizi • Bloklu tek-yönlü varyans analizi • Etki karışımı değişkeni |

 |
| Çokdeğişkenli istatistik | Çokdeğişkenli regresyon • temel bileşenler **·**  Faktör analizi  •Kanonik korelesyon  • Uygunluk analizi  • Kümeleme analizi |
| Zaman serileri analizi | 

|  |  |
| --- | --- |
| Yapısal model tanımlanması | Zaman serisi yapisal model ögeleri  • Zaman serisi ögeleri saptanması  • Zaman grafiği • Korrelogram |
| Zaman serileri kestirim teknik ve modelleri | Dekompozisyon • Trend uygulama kestirimi  • Üssel düzgünleştirme  • ARIMA modelleri  • Box–Jenkins  • Spektral yoğunluk kestirimi |
| Kestirim değerlendirmesi | Zaman seri kestirim değerlendirmesi |

 |
| Sağkalım analizi | Sağkalım fonksiyonu • Kaplan–Meier • Log-sıra testi • Başarısızlık oranı • orantılı tehlikeler modeli |
| **Kategori** • **Outline** • **Endeks** |