변수 분포 이해하기 - 비대칭도, 첨도 (skewness, kurtosis)

지난 시간엔 정규분포에 대해 간략하게 정리했는데요. 학교다닐땐 정규분포를 가진 변수를 종종 보곤 했는데 실제 일하다보니 정규분포를 잘 따르는 변수는 거의 찾아보기 힘들더라고요. 히스토그램과 같이 분포에 대한 그래프를 그린 후, 이 변수가 어느정의 비대칭도와 첨도를 가졌는지 한번에 파악할 수 있을까요? 그래프 보단 차라리 비대칭도 및 첨도 값을 구해서 파악하는게 더 정확한듯 합니다. 물론 그래프와 비대칭도, 첨도를 같이 보는게 더 정확하겠죠. 

이번 동영상에서는 비대칭도와 첨도에 대해 알아보겠습니다. 그런데 첨도 (kurtosis) 를 뾰족한 정도라고 정의를 하지만 사실 잘못된 내용입니다. 뾰족한 정도, 혹은 꼬리의 정도라고 해석한다기 보다 이상치가 있는지에 대한 정도라고 해석하는게 더 정확한 내용이예요.  

비대칭도의 값이 -0.7 이라면, 첨도의 값이 100이 나왔다면 어떻게 해석하는게 좋을까요? 그 내용은 동영상을 참고하세요.